Kategorie Forschungsprojekt
  • Mikrobiologie

Integrierte Modellierungsansätze für die Abschätzung von Infektionsquellen sowie der gesundheitlichen Konsequenzen von Antibiotikaresistenzen

Projektstatus
Abgeschlossen
Projektstart
Jan 2018
Projektende
Dec 2020
Kurztitel
EJP RaDAR
Abteilung
Biologische Sicherheit
Internetseite
https://onehealthejp.eu/projects/antimicrobial-resistance/jrp-radar

Beschreibung und Zielstellung

Ziel des Projektes ist es, verschiedene Ansätze in der Risikobewertung miteinander zu verknüpfen um hierdurch die Bedeutung von Quellen, Risikofaktoren und gesundheitlichen Konsequenzen von Antibiotikaresistenzen verbessert abschätzen zu können. Diese Erkenntnisse können dann für die Ableitung der effektivsten Strategien für die Begrenzung von Übertragungen und deren Risiken genutzt werden.

Ergebnis

Im Rahmen des Projektes wurden folgende Ergebnisse mit Beiträgen des BfRkurz fürBundesinstitut für Risikobewertung erarbeitet:1. Bereitstellung einer Infrastruktur zum Austausch und Kommentieren von Risikobewertungsmodellen in einem austauschbaren und reproduzierbaren Dateiformat namens FSK sowie wichtigen oder wünschenswerten Funktionen, die den Zugriff und die Nutzbarkeit des Inventars erleichtern. 2. Erstellung hochmoderner AMRkurz fürAntimicrobial resistance (Resistenzen gegenüber Wirkstoffen)-Risikobewertungsmodelle für verschiedene Lebensmittelketten in einem generischen Rahmen. Diese generischen Methoden sind möglicherweise grober, ermöglichen jedoch die Kombination der Risiken in den verschiedenen (Unter-)Kategorien und können so dazu beitragen, ein vollständigeres Bild der gesamten AMRkurz fürAntimicrobial resistance (Resistenzen gegenüber Wirkstoffen)-Probleme zu erstellen. 3. Erstellung eines Framework für den Einsatz maschineller Lernmethoden bei der AMRkurz fürAntimicrobial resistance (Resistenzen gegenüber Wirkstoffen)-Risikobewertung, um Risikofaktoren aus hochdimensionalen Daten mit mehr Variablen als Datenpunkten und/oder kategorialen Merkmalen mit vielen Klassen zu identifizieren. 4. Entwicklung und Anwendung eines Bayesian Evidence Synthesis (BES)-Ansatzes zur Integration aller verfügbaren Daten und Informationen durch Kombination aller relevanten Daten mit A-priori-Wissen und daraus schließlich Ableitung von Schätzungen zur PrävalenzPrävalenzZum Glossareintrag/InzidenzInzidenzZum Glossareintrag von AMRkurz fürAntimicrobial resistance (Resistenzen gegenüber Wirkstoffen)-Infektionen/Trägern.
Projekttyp

Drittmittelprojekt

BFR-Forschungsschwerpunkt

Gesundheit von Mensch, Tier und Umwelt (One Health)

Organisationseinheiten und Partner

Federführende Fachgruppe: Epidemiologie, Statistik und Expositionsmodellierung (33)
Kontaktpersonen: PDkurz fürPrivatdozent Dr. Christine Müller-Graf, Prof. Dr. Thomas Selhorst, Prof. Dr. Annemarie Käsbohrer
Externe Partner: National Institute For Public Health and The Environment, Technische Universität Dänemark, Italian National Institute of Health, Animal & Plant Health Agency, Norwegian Veterinary Institute, French Agency for Food, Environmental and Occupational Health & Safety , Wageningen Bioveterinary Research

Mittelgeber und Förderkennzeichen

Europäische Union
Grant agreement 773830

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