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Enregistrement W2789666167 · doi:10.2106/jbjs.16.00723

Global Forum: Spine Research and Training in Underserved, Low and Middle-Income, Culturally Unique Communities: The World Spine Care Charity Research Program’s Challenges and Facilitators

2016· article· en· W2789666167 sur OpenAlexaff
O’Dane Brady, Margareta Nordin, Maria Hondras, Geoff Outerbridge, Deborah Kopansky-Giles, Pierre Côté, Sophia da Silva, Timothy Ford, Stefan Eberspaecher, Emre Acaroğlu, Tiro Mmopelwa, Eric L. Hurwitz, Scott Haldeman

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensOntario Tech UniversityCanadian Memorial Chiropractic CollegeUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNature versus nurtureBusinessResource (disambiguation)Public relationsTraining (meteorology)Low and middle income countriesMedicinePolitical scienceEconomic growthMedical educationGeographyDeveloping countrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Spine Care (WSC), established by volunteers from 5 continents, is dedicated to providing sustainable, evidence-based spine care to individuals and communities in low and middle-income countries consistent with available health-care resources and integrated within the local culture. The research committee approves and oversees the WSC's collaborative research and training projects worldwide and serves to create a sustainable research community for underserved populations focused on preventing disability from spinal disorders. The purpose of this article is to describe 4 projects overseen by the WSC research committee and to discuss several challenges and specific facilitators that allowed successful completion of initiatives. These novel projects, which involved establishing spine surgery expertise and data collection in the WSC clinics and surrounding communities, all met their aims. This was achieved by overcoming language and resource challenges, adapting to local customs, and taking time to build mutual respect and to nurture relationships with local investigators and stakeholders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,231
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,170 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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