Strengthening antimicrobial resistance governance in Europe: a coordinated one health approach
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) causes over 35,000 deaths annually in the EU/EEA and is projected to result in 1.91 million global deaths each year by 2050. The second Joint Action on Antimicrobial Resistance and Healthcare-Associated Infections (EU-JAMRAI-2), uniting 128 partners from 30 countries, represents a coordinated EU/EEA effort to curb AMR through a One Health approach. Although nearly all EU/EEA countries have an AMR National Action Plan, our initial assessment revealed that implementation remains constrained by limited resources, weak intersectoral coordination and fragmented leadership. EU-JAMRAI-2 addresses these challenges by promoting harmonized surveillance, strengthening infection prevention and control, applying behaviorally tailored stewardship interventions, ensuring sustainable access to essential antibiotics, and raising awareness among priority target audiences. By analyzing policy gaps and operational barriers, this paper underscores the need for stronger accountability and political commitment to translate strategies into sustainable action. Strengthening AMR governance through a unified European approach is essential to achieve effective, lasting progress against this silent pandemic.
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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 | 0,056 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».