Centers for Disease Control and Prevention Injury Research Agenda: Identification of Acute Care Research Topics of Interest to the Centers for Disease Control and Prevention???National Center for Injury Prevention and Control
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this report is to identify the most important research questions pertaining to the acute care of the injured patient using a Web-based Delphi technique to achieve expert opinion consensus. METHODS: Experts in trauma care from the United States and Canada (n =39) generated structured research questions and then ranked these questions in order of importance, using a Web-based survey for question generation, question ranking, and a Delphi technique of consensus. Guidelines for question construction and ranking specified that participants considered questions that fall within the interest and domain of the Centers for Disease Control (CDC)-National Center for Injury Prevention and Control (NCIPC). RESULTS: One hundred thirty-seven questions in 18 distinct categories of interest were initially generated. After two rounds of merging, collating, reassessing, and ranking by significance and importance, 25 research questions were deemed most important and significant in the care of the injured patient. Ten of these (40%) were considered to be appropriate issues for the CDC-NCIPC to address and fund, dealing with injury prevention strategies, trauma systems design and funding, the epidemiology of injury, and global outcome determinants. These 25 questions were also reviewed with consideration given to the most likely source of federal funding of investigations. CONCLUSION: This report identifies the areas of trauma care in which research efforts might best be directed. Fully 40% of the key research questions could be considered to fall under the interest and auspices of the CDC-NCIPC. The remaining questions cover a broad range of topics and likely funding sources, emphasizing the need for a coordinated oversight of research funding in trauma care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».