машинное обучение

Цель. Систематизировать факторы, ассоциированные с наличием клинически значимых фенотипов антимикробной резистентности у бактериальных возбудителей, оценить вариабельность их количественных ассоциаций и охарактеризовать прогностические модели, используемые для оценки риска таких исходов. Материалы и методы. Проведен систематический обзор публикаций, выявленных поиском в PubMed/MEDLINE за период с 01.01.2000 по 30.04.2026 с использованием терминов, характеризующих факторы риска и прогнозирование, антимикробную резистентность и клинические инфекционные синдромы. Подготовка обзора осуществлялась в соответствии с принципами Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) 2020.

Антимикробная резистентность представляет собой серьезную глобальную проблему, угрожающую системам здравоохранения во всем мире. Высокая стоимость разработки новых препаратов и ограниченный срок их применения ввиду развития устойчивости осложняют …

Цель. Разработка и валидация комплекса математических моделей для прогнозирования тенденций антимикробной резистентности (АМР) на национальном уровне с учетом данных о потреблении антимикробных препаратов (АМП) и текущих уровнях антимикробной резистентности. Материалы и методы. Использованы данные о потреблении системных АМП в 82 регионах России за 2008–2022 гг. (источник: IQVIA) и уровни АМР за 2013–2022 гг. (источник: AMRmap.ru). Анализ включал нормализацию региональных названий, фильтрацию АМП с низкой клинической значимостью, вычисление скользящих средних (3–10 лет) для параметров АМР и выражение потребления АМП в определенных дневных дозах (DDD).