Starting with small health data opportunities for Mhealth in Africa
Notice bibliographique
Résumé
The need to obtain data to understand effective and available child mortality-reducing control measures in rural areas of developing countries is great.Evidence shows that this challenge can potentially be overcome with the increased availability of Information and Communication Technology (ICT) to support the data/information/ knowledge needs of healthcare delivery services in low resource settings.Recognising the benefits of ICT and the need for improvements in the Nigerian health sector, this paper outlines the plans for the technical feasibility assessment of the IMPACT (usIng Mobile Phones for Assessing, Classifying and Treating sick children) smartphone application to capture, store and analyse of child health assessment data.IMPACT is a secure, scalable, user friendly mobile health (mHealth) innovation that is being developed to support 'small data' capabilities within the context of healthcare in the community in Enugu State, Nigeria, Africa.Notwithstanding the heightened focus on 'big data' in health, this research is interested in investigating the opportunities associated with doing 'small healthcare data' well, with the long term view of building to the big data scenario for healthcare in the community in Enugu.This paper outlines the plan for the IMPACT project considering the implications for health data, knowledge management in healthcare and the big data opportunities to support disease surveillance, healthcare delivery and resourcing and healthcare practitioner education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».