Global Emergency Medicine: A Review of the Literature From 2013
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Global Emergency Medicine Literature Review (GEMLR) conducts an annual search of peer-reviewed and grey literature relevant to global emergency medicine (EM) to identify, review, and disseminate the most important new research in this field to a worldwide audience of academics and clinical practitioners. METHODS: This year 8,768 articles written in six languages were identified by our search. These articles were distributed among 22 reviewers for initial screening based on their relevance to the field of global EM. An additional two reviewers searched the grey literature. A total of 434 articles were deemed appropriate by at least one reviewer and approved by an editor for formal scoring of overall quality and importance. RESULTS: Of the 434 articles that met our predetermined inclusion criteria, 65% were categorized as emergency care in resource-limited settings, 18% as EM development, and 17% as disaster and humanitarian response. A total of 24 articles received scores of 18 or higher and were selected for formal summary and critique. Interrater reliability for two reviewers using our scoring system was good, with an intraclass correlation coefficient of 0.63 (95% confidence interval = 0.55 to 0.69). Infectious diseases, trauma, and the diagnosis and treatment of diseases common in resource-limited settings represented the majority of articles selected for final review. CONCLUSIONS: In 2013, there were more emergency care in resource-limited settings articles, while the number of disaster and humanitarian response articles decreased, when compared to the 2012 review. However, the distribution of articles selected for full review did not change significantly. As in prior years, the majority of articles focused on infectious diseases, as well as trauma and injury prevention.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».