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Enregistrement W3012400547 · doi:10.2196/18503

The Role of the Global Health Development/Eastern Mediterranean Public Health Network and the Eastern Mediterranean Field Epidemiology Training Programs in Preparedness for COVID-19

2020· editorial· en· W3012400547 sur OpenAlexvenueno aff
Mohannad Al Nsour, Haitham Bashier, Abulwahed Al Serouri, Elfatih M Malik, Yousef Khader, Khwaja Mir Islam Saeed, Aamer Ikram, Abdalla Mohammed Abdalla, Abdelmounim Belalia, Bouchra Assarag, Mirza Amir Baig, Sami Almudarra, Kamal Arqoub, Shahd Osman, Ilham Abu Khader, Dana Shalabi, Y. Majeed

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessPublic healthEpidemiologyMediterranean climateEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicField (mathematics)Training (meteorology)GeographyMedicinePolitical scienceDiseaseNursingMeteorologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Health Organization (WHO) declared the current COVID-19 a public health emergency of international concern on January 30, 2020. Countries in the Eastern Mediterranean Region (EMR) have a high vulnerability and variable capacity to respond to outbreaks. Many of these countries addressed the need for increasing capacity in the areas of surveillance and rapid response to public health threats. Moreover, countries addressed the need for communication strategies that direct the public to actions for self- and community protection. This viewpoint article aims to highlight the contribution of the Global Health Development (GHD)/Eastern Mediterranean Public Health Network (EMPHNET) and the EMR's Field Epidemiology Training Program (FETPs) to prepare for and respond to the current COVID-19 threat. GHD/EMPHNET has the scientific expertise to contribute to elevating the level of country alert and preparedness in the EMR and to provide technical support through health promotion, training and training materials, guidelines, coordination, and communication. The FETPs are currently actively participating in surveillance and screening at the ports of entry, development of communication materials and guidelines, and sharing information to health professionals and the public. However, some countries remain ill-equipped, have poor diagnostic capacity, and are in need of further capacity development in response to public health threats. It is essential that GHD/EMPHNET and FETPs continue building the capacity to respond to COVID-19 and intensify support for preparedness and response to public health emergencies.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,264 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations44
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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