Antimicrobial use (AMU) is increasingly threatened by antimicrobial resistance (AMR). The FDA is implementing risk mitigation measures promoting prudent AMU in food animals. Their evaluation is crucial: the AMU/AMR relationship is complex; a suitable framework to analyze interventions is unavailable. Systems science analysis, depicting variables and their associations, would help integrate mathematics/epidemiology to evaluate the relationship. This would identify informative data and models to evaluate interventions. This National Institute for Mathematical and Biological Synthesis AMR Working Group's report proposes a system framework to address the methodological gap linking livestock AMU and AMR in foodborne bacteria. It could evaluate how AMU (and interventions) impact AMR. We will evaluate pharmacokinetic/dynamic modeling techniques for projecting AMR selection pressure on enteric bacteria. We study two methods to model phenotypic AMR changes in bacteria in the food supply and evolutionary genotypic analyses determining molecular changes in phenotypic AMR. Systems science analysis integrates the methods, showing how resistance in the food supply is explained by AMU and concurrent factors influencing the whole system. This process is updated with data and techniques to improve prediction and inform improvements for AMU/AMR surveillance. Our proposed framework reflects both the AMR system's complexity, and desire for simple, reliable conclusions.

中文翻译：

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用于确定抗微生物药物耐药性干预影响的拟议分析框架

抗菌素的使用 (AMU) 越来越受到抗菌素耐药性 (AMR) 的威胁。FDA 正在实施风险缓解措施，以促进食用动物中谨慎的 AMU。他们的评估至关重要：AMU/AMR 关系很复杂；没有合适的框架来分析干预措施。描述变量及其关联的系统科学分析将有助于整合数学/流行病学来评估这种关系。这将确定评估干预措施的信息数据和模型。国家数学和生物合成研究所 AMR 工作组的报告提出了一个系统框架，以解决将牲畜 AMU 和 AMR 在食源性细菌中联系起来的方法学差距。它可以评估 AMU（和干预措施）如何影响 AMR。我们将评估用于预测肠道细菌 AMR 选择压力的药代动力学/动力学建模技术。我们研究了两种方法来模拟食物供应中细菌的表型 AMR 变化，以及确定表型 AMR 分子变化的进化基因型分析。系统科学分析整合了这些方法，展示了 AMU 如何解释食品供应中的阻力以及影响整个系统的并发因素。该过程使用数据和技术进行更新，以改进预测并为 AMU/AMR 监测提供信息。我们提出的框架既反映了 AMR 系统的复杂性，也反映了对简单、可靠结论的渴望。我们研究了两种方法来模拟食物供应中细菌的表型 AMR 变化，以及确定表型 AMR 分子变化的进化基因型分析。系统科学分析整合了这些方法，展示了 AMU 如何解释食品供应中的阻力以及影响整个系统的并发因素。该过程使用数据和技术进行更新，以改进预测并为 AMU/AMR 监测提供信息。我们提出的框架既反映了 AMR 系统的复杂性，也反映了对简单、可靠结论的渴望。我们研究了两种方法来模拟食物供应中细菌的表型 AMR 变化，以及确定表型 AMR 分子变化的进化基因型分析。系统科学分析整合了这些方法，展示了 AMU 如何解释食品供应中的阻力以及影响整个系统的并发因素。该过程使用数据和技术进行更新，以改进预测并为 AMU/AMR 监测提供信息。我们提出的框架既反映了 AMR 系统的复杂性，也反映了对简单、可靠结论的渴望。该过程使用数据和技术进行更新，以改进预测并为 AMU/AMR 监测提供信息。我们提出的框架既反映了 AMR 系统的复杂性，也反映了对简单、可靠结论的渴望。该过程使用数据和技术进行更新，以改进预测并为 AMU/AMR 监测提供信息。我们提出的框架既反映了 AMR 系统的复杂性，也反映了对简单、可靠结论的渴望。