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Enregistrement W2944048084 · doi:10.1111/ijlh.13023

Sickle cell disease: Reducing the global disease burden

2019· review· en· W2944048084 sur OpenAlexaff
Joy Mburu, Isaac Odame

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Laboratory Hematology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineDiseasePublic healthHealth careIntensive care medicineSickle cell anemiaEnvironmental healthDisease burdenPediatricsEconomic growthNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sickle cell disease has been largely an invisible global health issue, especially in regions of high incidence mainly due to lack of awareness among both the local health policy makers and the public. Public health interventions, such as screening of newborns, provision of prophylaxis against bacterial infections, and immunizations against pneumococcal infections can have the greatest impact. Family education on assessment of spleen size and subsequent detection of splenic sequestration and promptness to seek medical attention for a febrile child is also important in the control of the morbidity and mortality of children with SCD living in resource-poor countries. In addition to these affordable interventions, hydroxyurea therapy is necessary to decrease both the acute and chronic complications of sickle cell anemia. Sickle cell disease has been recognized to have global health significance by key institutions including the World Health Organization in 2006 and the United Nation is 2008. In 2010, the WHO released national health care management goals and set targets to be achieved by the countries in sub-Saharan Africa for the control and management of SCD. These are yet to be translated into action. To do, this would require active and sustainable public-private partnerships for sustainable program development in these regions. Effective interventions should be integrated into existing health systems, the best examples linking primary healthcare facilities to specialized sickle cell disease centers in regional and tertiary healthcare institutions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,318 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations116
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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