MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2747297738 · doi:10.4314/mmj.v29i2.23

Trauma care in Malawi: A call to action

2017· article· en· W2747297738 sur OpenAlexaff
Wakisa Mulwafu, Linda Chokotho, Nyengo Mkandawire, Hemant Pandit, Dan Deckelbaum, Chris Lavy, Kathryn H. Jacobsen

Notice bibliographique

RevueMalawi Medical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCall to actionRehabilitationHealth carePublic healthMedical emergencyOccupational safety and healthInjury preventionDeveloping countryPoison controlNursingPhysical therapyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Injuries are a global public health concern because most are preventable yet they continue to be a major cause of death and disability, especially among children, adolescents, and young adults. This enormous loss of human potential has numerous negative social and economic consequences. Malawi has no formal system of prehospital trauma care, and there is limited access to hospital-based trauma care, orthopaedic surgery, and rehabilitation. While some hospitals and research teams have established local trauma registries and quantified the burden of injuries in parts of Malawi, there is no national injury surveillance database compiling the data needed in order to develop and implement evidence-based prevention initiatives and guidelines to improve the quality of clinical care. Studies in other low- and middle-income countries (LMICs) have demonstrated cost-effective methods for enhancing prehospital, in-hospital, and post-discharge care of trauma patients. We encourage health sectors leaders from across Malawi to take action to improve trauma care and reduce the burden from injury in this country.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0130,016
Science ouverte0,0060,019
Intégrité de la recherche0,0210,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,003

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,327 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations34
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMalawi Medical JournalMême sujetTrauma and Emergency Care StudiesTravaux en français237 207