Enhancing the Minimum Data Set for Mass-Gathering Research and Evaluation: An Integrative Literature Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle