Contribution of governance and socioeconomic factors to the P. aeruginosa MDR in Europe
Este trabajo tiene como objetivo explicar el comportamiento del porcentaje de resistencia a múltiples medicamentos (MDR) de Pseudomonas aeruginosa en Europa, mediante análisis estadístico multivariado y validación de aprendizaje automático, utilizando datos del Sistema Europeo de Vigilancia de la Re...
- Autores:
-
Riaño Moreno, Julian Camilo
Romero Leiton, Jhoana
Prieto, Kernel
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
- Idioma:
- OAI Identifier:
- oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/52686
- Acceso en línea:
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https://hdl.handle.net/20.500.12494/52686
- Palabra clave:
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Este trabajo tiene como objetivo explicar el comportamiento del porcentaje de resistencia a múltiples medicamentos (MDR) de Pseudomonas aeruginosa en Europa, mediante análisis estadístico multivariado y validación de aprendizaje automático, utilizando datos del Sistema Europeo de Vigilancia de la Resistencia a los Antimicrobianos, la Organización Mundial de la Salud y la Organización Mundial de la Salud. Banco. Realizamos un análisis de regresión de panel de datos multidimensional y utilizamos técnicas de aprendizaje automático para validar un caso de agrupación de datos de panel. Los resultados de nuestro análisis mostraron que las variables más importantes que explican el fenómeno MDR en los países europeos son variables de gobernanza, como el control de la corrupción y el estado de derecho. Los modelos propuestos en este estudio mostraron la complejidad del problema de la resistencia a los antibióticos. Los esfuerzos para controlar MDR P. aeruginosa, como una conocida infección asociada a la atención sanitaria (IAAS), deberían centrarse en resolver los problemas de gobernanza nacional que afectan la distribución de recursos, además de las directrices individuales, comopromover el uso adecuado de antibióticos. |
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Realizamos un análisis de regresión de panel de datos multidimensional y utilizamos técnicas de aprendizaje automático para validar un caso de agrupación de datos de panel. Los resultados de nuestro análisis mostraron que las variables más importantes que explican el fenómeno MDR en los países europeos son variables de gobernanza, como el control de la corrupción y el estado de derecho. Los modelos propuestos en este estudio mostraron la complejidad del problema de la resistencia a los antibióticos. Los esfuerzos para controlar MDR P. aeruginosa, como una conocida infección asociada a la atención sanitaria (IAAS), deberían centrarse en resolver los problemas de gobernanza nacional que afectan la distribución de recursos, además de las directrices individuales, comopromover el uso adecuado de antibióticos.This work aims to explain the behavior of the multi-drug resistance (MDR) percentage of Pseudomonas aeruginosa in Europe, through multivariate statistical analysis and machine learning validation, using data from the European Antimicrobial Resistance Surveillance System, the World Health Organization, and the World Bank. We ran a multidimensional data panel regression analysis and used machine learning techniques to validate a pooling panel data case. The results of our analysis showed that the most important variables explaining the MDR phenomena across European countries are governance variables, such as corruption control and the rule of law. The models proposed in this study showed the complexity of the antibiotic drugs resistance problem. The efforts controlling MDR P. aeruginosa, as a well-known Healthcare-Associated Infection (HCAI), should be focused on solving national governance problems that impact resource distribution, in addition to individual guidelines, such as promoting the appropriate use of antibiotics.julian.riano@campusucc.edu.co212Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ciencias de la Salud, Medicina, VillavicencioMedicinaVillavicenciohttps://www.mdpi.com/2079-6382/11/2/212AntibioticsÍndice de gobernanzaPanel de datosAprendizaje automáticoÍndice de corrupciónResistencia a múltiples medicamentosGovernance indexData panelMachine learningCorruption indexMulti-drug resistanceContribution of governance and socioeconomic factors to the P. aeruginosa MDR in EuropeArtículos Científicoshttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2PublicationORIGINALLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84334https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/a18f33fa-834e-4fc7-9c85-47ebd2eab11e/download3bce4f7ab09dfc588f126e1e36e98a45MD5120.500.12494/52686oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/526862024-08-10 22:49:53.147metadata.onlyhttps://repository.ucc.edu.coRepositorio Institucional Universidad Cooperativa de 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