Pediatric Emergency Research Networks
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Objectives of the Pediatric Emergency Research Network's (PERN's) meeting included (1) learn about each of the participating network's missions, goals, and infrastructure; (2) share important contributions each network has made to the creation of new knowledge; (3) discuss "best practices" to improve each network's effectiveness; and (4) explore the potential for a collaborative research project as proof of concept that would help us promote quality of care of the acutely ill and injured child/youth globally. METHODS: In October 2009, a multiday meeting was attended by 18 delegates representing the following pediatric emergency medicine research networks: Pediatric Emergency Medicine Collaborative Research Committee (United States), Pediatric Emergency Care Applied Research Network (United States), Pediatric Emergency Research of Canada (Canada), Paediatric Research in Emergency Departments International Collaborative (Australia and New Zealand), and Research in European Pediatric Emergency Medicine (15 countries in Europe and the Middle East). RESULTS: The inaugural meeting of PERN demonstrated that there is a common desire for high-quality research and the dissemination of this research to improve health and outcomes of acutely ill and injured children and youths throughout the world. Presently, the PERN group is in the final stages of developing a protocol to assess H1N1 risk factors with the collection of retrospective data. CONCLUSIONS: Several members of PERN will be gathering at the International Conference on Emergency Medicine in Singapore, where the group will be presenting information about the H1N1 initiative. The PERN group is planning to bring together all 5 networks later in 2010 to discuss future global collaborations.
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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 | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,270 | 0,087 |
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 ».