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Enregistrement W2077651608 · doi:10.4178/epih/e2012007

A Population Health Surveillance Theory

2012· article· en· W2077651608 sur OpenAlexaff
Farouk El Allaki, M. Bigras-Poulin, Pascal Michel, André Ravel

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration PubliqueUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulation healthPopulationPublic healthMedicinePublic health surveillanceProcess (computing)AuditEnvironmental healthComputer scienceBusinessPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Despite its extensive use, the term "Surveillance" often takes on various meanings in the scientific literature pertinent to public health and animal health. A critical appraisal of this literature also reveals ambiguities relating to the scope and necessary structural components underpinning the surveillance process. The authors hypothesized that these inconsistencies translate to real or perceived deficiencies in the conceptual framework of population health surveillance. This paper presents a population health surveillance theory framed upon an explicit conceptual system relative to health surveillance performed in human and animal populations. METHODS: The population health surveillance theory reflects the authors' system of thinking and was based on a creative process. RESULTS: POPULATION HEALTH SURVEILLANCE INCLUDES TWO BROAD COMPONENTS: one relating to the human organization (which includes expertise and the administrative program), and one relating to the system per se (which includes elements of design and method) and which can be viewed as a process. The population health surveillance process is made of five sequential interrelated steps: 1) a trigger or need, 2) problem formulation, 3) surveillance planning, 4) surveillance implementation, and 5) information communication and audit. CONCLUSIONS: The population health surveillance theory provides a systematic way of understanding, organizing and evaluating the population health surveillance process.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,000
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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