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Enregistrement W2114372264 · doi:10.1186/1752-1505-2-9

Users' guides to the medical literature: how to use an article about mortality in a humanitarian emergency

2008· article· en· W2114372264 sur OpenAlexafffund
Edward J Mills, Francesco Checchi, James Orbinski, Michael J. Schull, Frederick M. Burkle, Chris Beyrer, Curtis Cooper, Colleen Hardy, Sonal Singh, Richard Garfield, Bradley A. Woodruff, Gordon Guyatt

Notice bibliographique

RevueConflict and Health · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalOttawa HospitalSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesForeign Affairs and International Trade CanadaSimon Fraser UniversityCatholic Relief ServicesUniversity of TorontoWorld Health Organization
Mots-clésPublic healthInterpretation (philosophy)Health services researchMedicineReading (process)DemocracyPublic relationsEnvironmental healthPolitical scienceLawNursingPoliticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accurate interpretation of mortality surveys in humanitarian crises is useful for both public health responses and security responses. Recent examples suggest that few medical personnel and researchers can accurately interpret the validity of a mortality survey in these settings. Using an example of a mortality survey from the Democratic Republic of Congo (DRC), we demonstrate important methodological considerations that readers should keep in mind when reading a mortality survey to determine the validity of the study and the applicability of the findings to their settings.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,278
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations25
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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