Predicting future hospital antimicrobial resistance prevalence using machine learning
Background: Predicting antimicrobial resistance (AMR), a top global health threat, nationwide at an aggregate hospital level could help target interventions. Using machine learning, we exploit historical AMR and antimicrobial usage to predict future AMR. Methods: Antimicrobial use and AMR prevalence...
প্রধান লেখক: | Vihta, K, Pritchard, E, Pouwels, KB, Hopkins, S, Guy, RL, Henderson, K, Chudasama, D, Hope, R, Muller-Pebody, B, Walker, AS, Clifton, D, Eyre, DW |
---|---|
বিন্যাস: | Journal article |
ভাষা: | English |
প্রকাশিত: |
Nature Research
2024
|
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Predicting future hospital antimicrobial resistance prevalence using machine learning
অনুযায়ী: Karina-Doris Vihta, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2024-10-01) -
Detecting changes in population trends in infection surveillance using community SARS-CoV-2 prevalence as an exemplar
অনুযায়ী: Pritchard, E, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2024) -
Selection and co-selection of antibiotic resistances among Escherichia coli by antibiotic use in primary care: An ecological analysis
অনুযায়ী: Pouwels, KB, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2019) -
Prevalence of resistance to antibiotics in children's urinary Escherichia coli isolates estimated using national surveillance data
অনুযায়ী: Pouwels, K, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2018) -
Omicron-associated changes in SARS-CoV-2 symptoms in the United Kingdom
অনুযায়ী: Vihta, K, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2022)