The Future of Disease Control Priorities Comment on "Disease Control Priorities Third Edition Is Published: A Theory of Change Is Needed for Translating Evidence to Health Policy"
Notice bibliographique
Résumé
The Disease Control Priorities (DCP) project has substantially influenced national and global health priorities since 1993. DCP's basic framework involves identification of disease burdens based on premature deaths and disability and application of the most cost-effective interventions to the largest burdens, taking into account local feasibility. The future impact of DCP will need to take into account growing national wealth and needs for endogenous capacity to design and implement evidence-based interventions, the rapid emergence of non-communicable disease (NCD), and the universal health coverage (UHC) agenda. This in turn requires three improvements to the DCP framework: greater local capacity, supported by a global effort to cost health interventions, stronger national and international technical capacity and networks, and the use of direct, versus modelled, mortality data to assign priorities and to assess progress. Properly done, DCP could be as important over the next 25 years as it has been in the past 25 years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,100 | 0,088 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,019 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».