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Enregistrement W2911878363 · doi:10.14745/ccdr.v45i23a03

The need for integrated public health surveillance to address sexually transmitted and blood-borne syndemics

2019· article· en· W2911878363 sur OpenAlexaffvenueabout
Michelle Murti, Jason Wong, Michael Whelan, Christina Renda, Karin Hohenadel, Laura Macdonald, Dilys M. Parry

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease ControlPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthAgency (philosophy)BusinessMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A national approach to addressing sexually transmitted and blood-borne infections (STBBIs) was recently articulated in the Public Health Agency of Canada's new A Pan-Canadian Framework for Action: Reducing the health impact of sexually transmitted and blood-borne infections in Canada by 2030.This Framework promotes an integrated approach, with a focus on the key populations that are affected by overlapping epidemics (i.e., syndemics).We advance the idea that integrating surveillance would be helpful in characterizing and understanding the populations, locations, risk behaviours and other drivers that contribute to STBBI syndemics.The creation of matched or linked data systems that would allow routine reporting of integrated data is challenged by the technical barriers of integrating data silos as well as by the privacy and ethical considerations of merging sensitive individual-level data.Lessons can be learned from jurisdictions where an improved understanding of syndemics, through integrated STBBI surveillance, has led to more efficient and effective operational, program and policy decisions.Emerging enablers include the development of data standards and guidelines, investment in resources to overcome technical challenges and community engagement to support the ethical and non-stigmatizing use of integrated data.The Framework's call to action offers an opportunity for national discussion on priorities and resources needed to advance STBBI syndemic surveillance for local, regional and national reporting in Canada.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0060,013
Intégrité de la recherche0,0040,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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