Global Emergency Medicine: A Review of the Literature From 2012
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Global Emergency Medicine Literature Review (GEMLR) conducts an annual search of peer-reviewed and grey literature relevant to global emergency medicine (EM) to identify, review, and disseminate the most important new research in this field to a worldwide audience of academics and clinical practitioners. METHODS: This year, our search identified 4,818 articles written in six languages. These articles were distributed among 20 reviewers for initial screening based on their relevance to the field of global EM. Two additional reviewers searched and screened the grey literature. A total of 224 articles were deemed appropriate by at least one reviewer and were approved by their editor for formal scoring of overall quality and importance. RESULTS: Of the 224 articles that met our predetermined inclusion criteria, 56% were categorized as Emergency Care in Resource-limited Settings, 18% as EM development, and 26% as Disaster and Humanitarian Response. A total of 28 articles received scores of 16 or higher and were selected for formal summary and critique. Inter-rater reliability for two reviewers using our scoring system was good, with an intraclass correlation coefficient of 0.625 (95% confidence interval = 0.512 to 0.711). CONCLUSIONS: In 2012 there were more disaster and humanitarian response articles than in previous years. As in prior years, the majority of articles addressed the acute management of infectious diseases or the care of vulnerable populations such as children and pregnant women.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».