MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2953706687 · doi:10.2196/14349

Rapid Response Teams’ Initiative: Critical Role and Impact on National and Eastern Mediterranean Regional Emergency Management Capacity Building

2019· article· en· W2953706687 sur OpenAlexvenueno aff
Rawan Araj, Ali Odatallah, Jawad Mofleh, Sahar Samy, Nissaf Ben Alaya, Sultan Alqasrawi

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRapid response teamSoftware deploymentCapacity buildingPublic healthEmergency responseTraining (meteorology)Medical educationMedicineMedical emergencyBusinessNursingPolitical scienceEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid response teams (RRTs) are essential to contain the harmful effects of emergency situations and to coordinate actions in the fragile environment of the Eastern Mediterranean region (EMR). The Global Health Development and the Eastern Mediterranean Public Health Network (EMPHNET) implemented RRTs to fill the human resources gap and to enable the member states to build their capacity in rapid assessment and response to public health events to reduce human suffering. To build the capacity of the member states in the field of rapid response and to build a strong team of rapid response specialists at the regional level, EMPHNET implemented this initiative at two levels. The first was a basic regional RRT course (July 2012). It was an introductory course for the selected candidates to provide insight and to enhance the knowledge and skills needed to be part of an RRT. The training included 32 participants from nine EMR countries. The course was designed to allow the facilitators and selection committee to select 15 to 20 potential candidates for the advanced RRT course. The second was the advanced RRT course (September 2010 to October 2012) for training the trainers and preparing the RRTs for deployment. A series of RRT training workshops were held, with more than 650 health staff from 12 countries trained. In all workshops that were conducted during 2016-2017, the trainees showed significant improvement in their knowledge and skills.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Public Health and SurveillanceMême sujetDisaster Response and ManagementTravaux en français237 207