ANIMAL AND HUMAN HEALTH AND ANTIMICROBIAL RESISTANCE
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) represents a formidable global health crisis, compelling the adoption of the One Health approach which integrates human, animal, and environmental health sectors. This publication examines the challenges and strategies in combating AMR, emphasizing the application of One Health principles, especially in resource-constrained settings. The paper outlines significant lessons learned from successful AMR interventions worldwide. Materials and methods: The methodology involves a literature review and analysis of scientific articles available in global databases dedicated to the issue of AMR, as well as materials related to the implementation of various strategies to combat AMR at the national and governmental levels. Results: Challenges identified relate to gaps in surveillance, education, international cooperation, and resource allocation in low-resource settings. The analysis further delves into future research implications, advocating for a deeper understanding of resistance mechanisms, the impact of interventions, the development of rapid diagnostics, vaccine research, and the exploration of alternative therapies. Examples from the European Union, Bangladesh, Canada, China, India, and the USA have been examined. Conclusions: The paper concludes by calling for intensified collaborative efforts to mitigate AMR and tailored strategies that recognize the diverse contexts of countries grappling with resource limitations. Suggesting that addressing AMR requires concerted global efforts, the publication outlines actionable strategies within the One Health framework to maintain the effectiveness of antimicrobials. The future direction emphasizes the significance of comprehensive surveillance, the impact evaluation of interventions, policy development, and community engagement in ensuring sustainable solutions to AMR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».