Enhancing the Minimum Data Set for Mass-Gathering Research and Evaluation: An Integrative Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In 2012, a minimum data set (MDS) was proposed to enable the standardized collection of biomedical data across various mass gatherings. However, the existing 2012 MDS could be enhanced to allow for its uptake and usability in the international context. The 2012 MDS is arguably Australian-centric and not substantially informed by the literature. As such, an MDS with contributions from the literature and application in the international settings is required. METHODS: This research used an integrative literature review design. Manuscripts were collected using keyword searches from databases and journal content pages from 2003 through 2013. Data were analyzed and categorized using the existing 2012 MDS as a framework. RESULTS: In total, 19 manuscripts were identified that met the inclusion criteria. Variation in the patient presentation types was described in the literature from the mass-gathering papers reviewed. Patient presentation types identified in the literature review were compared to the 2012 MDS. As a result, 16 high-level patient presentation types were identified that were not included in the 2012 MDS. CONCLUSION: Adding patient presentation types to the 2012 MDS ensures that the collection of biomedical data for mass-gathering health research and evaluation remains contemporary and comprehensive. This review proposes the addition of 16 high-level patient presentation categories to the 2012 MDS in the following broad areas: gastrointestinal, obstetrics and gynecology, minor illness, mental health, and patient outcomes. Additionally, a section for self-treatment has been added, which was previously not included in the 2012 MDS, but was widely reported in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,160 | 0,322 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,051 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».