Addressing the challenges of diagnostics demand and supply: insights from an online global health discussion platform
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Several barriers challenge development, adoption and scale-up of diagnostics in low and middle income countries. An innovative global health discussion platform allows capturing insights from the global health community on factors driving demand and supply for diagnostics. We conducted a qualitative content analysis of the online discussion 'Advancing Care Delivery: Driving Demand and Supply of Diagnostics' organised by the Global Health Delivery Project (GHD) (http://www.ghdonline.org/) at Harvard University. The discussion, driven by 12 expert panellists, explored what must be done to develop delivery systems, business models, new technologies, interoperability standards, and governance mechanisms to ensure that patients receive the right diagnostic at the right time. The GHD Online (GHDonline) platform reaches over 19 000 members from 185 countries. Participants (N=99) in the diagnostics discussion included academics, non-governmental organisations, manufacturers, policymakers, and physicians. Data was coded and overarching categories analysed using qualitative data analysis software. Participants considered technical characteristics of diagnostics as smaller barriers to effective use of diagnostics compared with operational and health system challenges, such as logistics, poor fit with user needs, cost, workforce, infrastructure, access, weak regulation and political commitment. Suggested solutions included: health system strengthening with patient-centred delivery; strengthened innovation processes; improved knowledge base; harmonised guidelines and evaluation; supply chain innovations; and mechanisms for ensuring quality and capacity. Engaging and connecting different actors involved with diagnostic development and use is paramount for improving diagnostics. While the discussion participants were not representative of all actors involved, the platform enabled a discussion between globally acknowledged experts and physicians working in different countries.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle