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Enregistrement W2055886136 · doi:10.1016/j.ijid.2010.02.571

Redevelopment and evaluation of EpiData: A practical software tool for use in the public health field

2010· article· en· W2055886136 sur OpenAlexaffabout
Anne Arthur, Javier Sádaba Garay, B. Guarda, Lee E. Sieswerda, Adam Stevens

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Infectious Diseases · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensThunder Bay Regional Health Sciences CentrePublic Health Agency of CanadaToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthAgency (philosophy)MedicinePublic health informaticsMedical educationInternational healthHealth policyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: EpiData Entry and EpiData Analysis are key tools for case and outbreak data management, both in Canada and internationally. Based on field input and pilot testing, the full scope of EpiData capability has yet to be realized. This project focuses on the development and evaluation of standardized tools used for epidemiological training and field management of outbreaks on an national and international scale. Methods: With funding received by the Public Health Agency of Canada (PHAC), the EpiData Association in Denmark and the Association of Public Health Epidemiologists in Ontario (APHEO) have been collaborating since 2007 on the redevelopment and evaluation of EpiData software applications. EpiData is a free software suite designed to assist epidemiologists, public health investigators and other public health professionals in entering, managing, and analyzing data in the field. The software was created in 1999 and is maintained by the EpiData Association in Denmark. It is also used as a training tool internationally, including the Public Health Agency of Canada's (PHAC) Canadian Field Epidemiology Program. Through in-person meetings, targeted surveys, and solicited feedback from key public health partners, gaps in knowledge and awareness regarding the functionality and use of EpiData have been assessed, and used to define the knowledge products for development. Results: To date, software development has focused on functionality applicable to a range of public health tasks, including the investigation and management of infectious disease outbreaks. Knowledge translation of these advances has been conducted through development of field guides and hands-on workshops. The next phase of the project will focus on developing tools for the use of EpiData in areas outside of communicable disease investigations, including surveys, program evaluation, and management of chronic disease data. Conclusion: This poster provides an overview of the Evaluation and Redevelopment EpiData project, and outlines the initiatives currently underway. Abstracts for SupplementInternational Journal of Infectious DiseasesVol. 14Preview Full-Text PDF Open Archive

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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