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Enregistrement W2338317836 · doi:10.1016/j.gheart.2016.01.004

Training and Capacity Building in LMIC for Research in Heart and Lung Diseases: The NHLBI—UnitedHealth Global Health Centers of Excellence Program

2016· review· en· W2338317836 sur OpenAlexaff
Gerald S. Bloomfield, Denis Xavier, Deshirée Belis, Dewan S Alam, Patricia Davis, Dorairaj Prabhakaran, Hassen Ghannem, Robert H. Gilman, Deepak Kamath, Sylvester Kimaiyo, Naomi Levitt, Homero Martı́nez, Gabriela Mejicano, J. Jaime Miranda, Tracey Pérez Koehlmoos, Cristina Rabadan‐Diehl, Manuel Ramírez‐Zea, Adolfo Rubinstein, Katherine A. Sacksteder, Krisela Steyn, Nikhil Tandon, Rajesh Vedanthan, Tracy Wolbach, Yangfeng Wu, Lijing L. Yan

Notice bibliographique

RevueGlobal Heart · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteMedical Research CouncilFogarty International CenterNational Institutes of Health
Mots-clésExcellenceMentorshipMedicineCapacity buildingScope (computer science)Global healthTraining (meteorology)Medical educationPublic healthEconomic growthNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stemming the tide of noncommunicable diseases (NCDs) worldwide requires a multipronged approach. Although much attention has been paid to disease control measures, there is relatively little consideration of the importance of training the next generation of health-related researchers to play their important role in this global epidemic. The lack of support for early stage investigators in low- and middle-income countries interested in the global NCD field has resulted in inadequate funding opportunities for research, insufficient training in advanced research methodology and data analysis, lack of mentorship in manuscript and grant writing, and meager institutional support for developing, submitting, and administering research applications and awards. To address this unmet need, The National Heart, Lung, and Blood Institute-UnitedHealth Collaborating Centers of Excellence initiative created a Training Subcommittee that coordinated and developed an intensive, mentored health-related research experience for a number of early stage investigators from the 11 Centers of Excellence around the world. We describe the challenges faced by early stage investigators in low- and middle-income countries, the organization and scope of the Training Subcommittee, training activities, early outcomes of the early stage investigators (foreign and domestic) and training materials that have been developed by this program that are available to the public. By investing in the careers of individuals in a supportive global NCD network, we demonstrate the impact that an investment in training individuals from low- and middle-income countries can have on the preferred future of or current efforts to combat NCDs.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0060,022
Intégrité de la recherche0,0050,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,011

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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,321 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations55
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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