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Enregistrement W3031691549 · doi:10.2196/19930

Considerations for an Individual-Level Population Notification System for Pandemic Response: A Review and Prototype

2020· review· en· W3031691549 sur OpenAlex
Mohammad Nazmus Sakib, Zahid A Butt, Plinio Pelegrini Morita, Mark Oremus, Geoffrey T. Fong, Peter A. Hall

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCOVID-19 Digital Contact Tracing
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchResearch Institute for AgingUniversity of TorontoUniversity Health NetworkPublic Health OntarioUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésPandemicNotification systemPublic healthGovernment (linguistics)BusinessSocial distanceEnvironmental healthPopulationOutbreakComputer securityMedical emergencyHygieneCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineComputer scienceDiseaseInfectious disease (medical specialty)VirologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The outbreak of the coronavirus disease (COVID-19), caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, spread worldwide after its emergence in China. Whether rich or poor, all nations are struggling to cope with this new global health crisis. The speed of the threat's emergence and the quick response required from public health authorities and the public itself makes evident the need for a major reform in pandemic surveillance and notification systems. The development and implementation of a graded, individual-level pandemic notification system could be an effective tool to combat future threats of epidemics. This paper describes a prototype model of such a notification system and its potential advantages and challenges for implementation. Similar to other emergency alerts, this system would include a number of threat levels (level 1-5) with a higher level indicating increasing severity and intensity of safety measures (eg, level 1: general hygiene, level 2: enhanced hygiene, level 3: physical distancing, level 4: shelter in place, and level 5: lockdown). The notifications would be transmitted to cellular devices via text message (for lower threat levels) or push notification (for higher threat levels). The notification system would allow the public to be informed about the threat level in real time and act accordingly in an organized manner. New Zealand and the United Kingdom have recently launched similar alert systems designed to coordinate the ongoing COVID-19 pandemic response more efficiently. Implementing such a system, however, faces multiple challenges. Extensive preparation and coordination among all levels of government and relevant sectors are required. Additionally, such systems may be effective primarily in countries where there exists at least moderate trust in government. Advance and ongoing public education about the nature of the system and its steps would be an essential part of the system, such that all members of the public understand the meaning of each step in advance, similar to what has been established in systems for other emergency responses. This educational component is of utmost importance to minimize adverse public reaction and unintended consequences. The use of mass media and local communities could be considered where mobile phone penetration is low. The implementation of such a notification system would be more challenging in developing countries for several reasons, including inadequate technology, limited use of data plans, high population density, poverty, mistrust in government, and tendency to ignore or failure to understand the warning messages. Despite the challenges, an individual-level pandemic notification system could provide added benefits by giving an additional route for notification that would be complementary to existing platforms.

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 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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,524
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,012 · 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