Applications of information and communications technologies to public health: A scoping review using the MeSH term “public health informatics”
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
OBJECTIVE: To investigate the public health domains, key informatics concepts, and information and communications technologies (ICTs) applied in articles that are tagged with the MeSH term "public health informatics" and primarily focus on applying ICTs to public health. MATERIALS AND METHODS: The MeSH term "public health informatics" was searched on MEDLINE-PubMed. The results of the search were then screened in two steps in order to only include articles about applying ICTs to public health problems. First, articles were screened based on their titles and abstracts. Second, a full-text review was conducted to ensure the relevance of the included articles. All articles were charted based on public health domain, information technology, article type, and informatics concept. RESULTS: 515 articles were included. Communicable disease monitoring (N=235), public health policy and research (N=201), and public health awareness (N=85) constituted the majority of the articles. Inconsistent results were found regarding the validity of syndromic surveillance and the effectiveness of PHI integration within the healthcare systems. DISCUSSION: PHI articles with an ICT focus cover a wide range of themes. Collectively, the included articles emphasized the need for further research in interoperability, data quality, appropriate data sources, accessible health information, and communication. The limitations of the study include:1) only one database was searched; 2) by using MeSH tags as a selection criterion, PHI articles without the "public health informatics" MeSH term were excluded. CONCLUSION: Due to the multi-disciplinary nature of PHI, MeSH identifiers were not assigned consistently. Current MeSH-tagged articles indicate that a comprehensive approach is required to integrate PHI into the healthcare system.
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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 | 0,020 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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