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Enregistrement W2793177905 · doi:10.1186/s13104-018-3263-3

Research priorities during infectious disease emergencies in West Africa

2018· article· en· W2793177905 sur OpenAlexaff
Morẹ́nikẹ́ Oluwátóyìn Foláyan, Bridget Haire, Dan Allman, Aminu Yakubu, Muhammed O. Afolabi

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWellcome TrustWellcome
Mots-clésDelphi methodOutbreakInfectious disease (medical specialty)Psychological interventionDiseaseMedicineCase fatality rateDelphiEnvironmental healthNursingComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This paper presents the results of the consultations conducted with various stakeholders in Africa and other experts to document community perspectives on the types of research to be prioritised in outbreak conditions. The Delphi method was used to distill consensus. RESULTS: Our consultations highlighted as key, the notion that in an infectious disease outbreak situation, the need to establish an evidence base on how to reduce morbidity and mortality in real time takes precedence over the production of generalizable knowledge. Research studies that foster understanding of how disease transmission could be prevented in the future remain important, implementation research that explores how to mitigate the impact of outbreaks in the present should be prioritized. Clinical trials aiming to establish the safety profile of therapeutic interventions should be limited during the acute phase of an epidemic with high fatality-and should preferably use adaptive designs. We concluded that community members have valuable perspectives to share about research priorities during infectious disease emergencies. Well designed consultative processes could help identify these opinions.

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)0,153
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,131
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1530,131
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0120,006
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,263
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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