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Enregistrement W2795116464 · doi:10.1097/phh.0000000000000721

Accreditation's Role in Bolstering Resilience in the Face of the Zika Virus Outbreak

2018· article· en· W2795116464 sur OpenAlexaff
Celeste Philip, Kelli T. Wells, Russell Eggert, Jennifer Elmore, Reynald Jean, Jennifer Johnson, Jeanne Lane, Ximena López, Lillian Rivera, Elmir Samir, Natasha Strokin, Yesenia Villalta, Rene Ynestroza

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health Management and Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensTransAlta (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationPublic healthHealth departmentMiamiEnvironmental healthMedicinePolitical scienceMedical educationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Florida Department of Health (Department) received accreditation status as an integrated public health system from the Public Health Accreditation Board (PHAB) in 2 phases: the State Health Office received accreditation in June 2014 and the 67 county health departments received accreditation in March 2016. Six weeks after PHAB awarded accreditation to the Department as an integrated public health system in March 2016, the World Health Organization declared the Zika outbreak in the Americas a Public Health Emergency of International Concern. Even in that short time, integrated public health accreditation, along with the other components of the Department's performance management system, allowed the Department to address this public health emergency, especially in Miami-Dade County, where the impact of Zika was significant. This case report describes the local response in Miami-Dade County and supporting statewide efforts. Public health departments should consider how public health accreditation could strengthen their ability to fulfill their public health mission. This article provides rationale for state and local health departments to seek accreditation.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,009
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,320 · 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'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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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