Pill characterization data streams for reducing exposure to inadequately identified anti-malarial medication in developing countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A large fraction of anti-malaria medicines (and indeed many other medicines classes) used in developing countries are inadequately identified. Framing this problem as one of misidentification rather than the more common framing of criminal misrepresentation leads to new solutions sets not currently being considered. METHOD: That reframing led to consideration and analysis of 4 new problems that informed design of a digital platform technology for delivering a distributed medicine characterization system: 1) problematic interests associated with a focus on preventing counterfeiting, 2) the complexity of the many ways that medicines can deviate from expected identities, 3) the challenge of choosing amongst a diversity of attribute characterization technologies, and 4) the need for a flexible and distributed data aggregation mechanism. RESULTS: Analysis of those new problems confirmed an initial insight that a previously described digital technology for tracking malaria tests results in infrastructure limited regions could be adapted for characterizing pill attributes. Feasibility is illustrated by describing how the platform design can be implemented using open-source software and commodity computational and communication technology readily available and supportable in developing countries. DISCUSSION: A system of this type would allow users to answer several questions. Is this medicine what it is supposed to be? Can it be used to treat locally encountered malaria? What has been the experience of others who have used pills having the same identity? Ubiquitous access to global digital telecommunication infrastructure allows the system to generate data streams from these distributed medicine characterization transactions that can be used to map global patterns of use of specifically identified medicines. This can provide feedback necessary to guide efforts to reduce the burden of malaria.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».