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Enregistrement W2169322254 · doi:10.1017/s1049023x12000064

Best Practice Guidelines on Surgical Response in Disasters and Humanitarian Emergencies: Report of the 2011 Humanitarian Action Summit Working Group on Surgical Issues within the Humanitarian Space

2011· article· en· W2169322254 sur OpenAlexaff
Smita Chackungal, Jason Nickerson, Lisa Marie Knowlton, Lynn Black, Frederick M. Burkle, Kathleen Casey, David Crandell, Didier Demey, Lillian Di Giacomo, Lena E. Dohlman, Joshua Goldstein, James E. Gosney, Keita Ikeda, Allison F. Linden, Catherine M. Mullaly, Colleen O’Connell, Anthony Redmond, Adam Richards, Robert Rufsvold, Ana Laura R. Santos, Kelly McQueen

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoInstitute of Population and Public HealthStan Cassidy FoundationUniversity of OttawaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummitStandardizationAction (physics)AccountabilityHumanitarian aidPublic relationsPopulationMedicineBusinessMedical emergencyOperations managementPublic administrationPolitical scienceLawEngineeringEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The provision of surgery within humanitarian crises is complex, requiring coordination and cooperation among all stakeholders. During the 2011 Humanitarian Action Summit best practice guidelines were proposed to provide greater accountability and standardization in surgical humanitarian relief efforts. Surgical humanitarian relief planning should occur early and include team selection and preparation, appropriate disaster-specific anticipatory planning, needs assessment, and an awareness of local resources and limitations of cross-cultural project management. Accurate medical record keeping and timely follow-up is important for a transient surgical population. Integration with local health systems is essential and will help facilitate longer term surgical health system strengthening.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0120,004
Intégrité de la recherche0,0170,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations72
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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