Electronic data capture for large scale typhoid surveillance, household contact tracing, and health utilisation survey: Strategic Typhoid Alliance across Africa and Asia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Electronic data capture systems (EDCs) have the potential to achieve efficiency and quality in collection of multisite data. We quantify the volume, time, accuracy and costs of an EDC using large-scale census data from the STRATAA consortium, a comprehensive programme assessing population dynamics and epidemiology of typhoid fever in Malawi, Nepal and Bangladesh to inform vaccine and public health interventions. A census form was developed through a structured iterative process and implemented using Open Data Kit Collect running on Android-based tablets. Data were uploaded to Open Data Kit Aggregate, then auto-synced to MySQL-defined database nightly. Data were backed-up daily from three sites centrally, and auto-reported weekly. Pre-census materials' costs were estimated. Demographics of 308,348 individuals from 80,851 households were recorded within an average of 14.7 weeks range (13-16) using 65 fieldworkers. Overall, 21.7 errors (95% confidence interval: 21.4, 22.0) per 10,000 data points were found: 13.0 (95% confidence interval: 12.6, 13.5) and 24.5 (95% confidence interval: 24.1, 24.9) errors on numeric and text fields respectively. These values meet standard quality threshold of 50 errors per 10,000 data points. The EDC's total variable cost was estimated at US$13,791.82 per site. In conclusion, the EDC is robust, allowing for timely and high-volume accurate data collection, and could be adopted in similar epidemiological settings.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle