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Enregistrement W2402015307 · doi:10.1017/s1049023x1600042x

Exploring International Views on Key Concepts for Mass-gathering Health through a Delphi Process

2016· article· en· W2402015307 sur OpenAlexaff
Malinda Steenkamp, Alison Hutton, Jamie Ranse, Adam Lund, Sheila A. Turris, Ron Bowles, Katherine Arbuthnott, Paul Arbon

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of TechnologyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodTerminologyMass gatheringPopulationEvent (particle physics)DelphiProcess (computing)Data collectionData scienceComputer sciencePsychologyMedicineStatisticsNursingPublic healthMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The science underpinning mass-gathering health (MGH) is developing rapidly. However, MGH terminology and concepts are not yet well defined or used consistently. These variations can complicate comparisons across settings. There is, therefore, a need to develop consensus and standardize concepts and data points to support the development of a robust MGH evidence-base for governments, event planners, responders, and researchers. This project explored the views and sought consensus of international MGH experts on previously published concepts around MGH to inform the development of a transnational minimum data set (MDS) with an accompanying data dictionary (DD). Report A two-round Delphi process was undertaken involving volunteers from the World Health Organization (WHO) Virtual Interdisciplinary Advisory Group (VIAG) on Mass Gatherings (MGs) and the MG section of the World Association for Disaster and Emergency Medicine (WADEM). The first online survey tested agreement on six key concepts: (1) using the term "MG HEALTH;" (2) purposes of the proposed MDS and DD; (3) event phases; (4) two MG population models; (5) a MGH conceptual diagram; and (6) a data matrix for organizing MGH data elements. Consensus was defined as ≥80% agreement. Round 2 presented five refined MGH principles based on Round 1 input that was analyzed using descriptive statistics and content analysis. Thirty-eight participants started Round 1 with 36 completing the survey and 24 (65% of 36) completing Round 2. Agreement was reached on: the term "MGH" (n=35/38; 92%); the stated purposes for the MDS (n=38/38; 100%); the two MG population models (n=31/36; 86% and n=30/36; 83%, respectively); and the event phases (n=34/36; 94%). Consensus was not achieved on the overall conceptual MGH diagram (n=25/37; 67%) and the proposed matrix to organize data elements (n=28/37; 77%). In Round 2, agreement was reached on all the proposed principles and revisions, except on the MGH diagram (n=18/24; 75%). Discussion/Conclusions Event health stakeholders require sound data upon which to build a robust MGH evidence-base. The move towards standardization of data points and/or reporting items of interest will strengthen the development of such an evidence-base from which governments, researchers, clinicians, and event planners could benefit. There is substantial agreement on some broad concepts underlying MGH amongst an international group of MG experts. Refinement is needed regarding an overall conceptual diagram and proposed matrix for organizing data elements. Steenkamp M , Hutton AE , Ranse JC , Lund A , Turris SA , Bowles R , Arbuthnott K , Arbon PA . Exploring international views on key concepts for mass-gathering health through a Delphi process. Prehosp Disaster Med. 2016;31(4):443-453.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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