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Enregistrement W2516888109 · doi:10.1093/rpd/ncw234

Using the Grade Approach to Support the Development of Recommendations for Public Health Interventions in Radiation Emergencies

2016· article· en· W2516888109 sur OpenAlexaff
Zhanat Carr, Mike Clarke, Elie A. Akl, R. Schneider, Christophe Murith, Chaoran Li, John Parrish-Sprowl, Leif Stenke, Cecily Miller

Notice bibliographique

RevueRadiation Protection Dosimetry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRadioactive contamination and transfer
Établissements canadiensHealth CanadaMcMaster University
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésGrading (engineering)GuidelinePsychological interventionMedicinePublic healthIntervention (counseling)NursingEngineeringPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Health Organization (WHO) guideline development policy requires that WHO guidelines be developed in a manner that is transparent and based on all available evidences, which must be synthesised and formally assessed for quality. To fulfil this requirement, the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach of rating quality of evidence and grading strength of recommendations was applied when developing the WHO recommendations on public health interventions in radiation emergencies. The guideline development group (GDG) formulated 10 PICO (P: population; I: intervention; C: comparator; O: outcomes) questions to guide the development of recommendations on response interventions during the early/intermediate and late emergency phases and on risk communications for mitigating psycho-social impact of radiation emergencies. For each PICO question, an extensive evidence search and systematic review was conducted. The GDG then formulated the recommendations using the evidence to recommendation (E-2-R) decision-making matrix and evaluated the strength of each recommendation.

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)0,345
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,663
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3450,663
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,032
Bibliométrie0,0660,035
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0170,012
Science ouverte0,0130,012
Intégrité de la recherche0,0120,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,005

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,193 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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