Novel Approach to Support Rapid Data Collection, Management, and Visualization During the COVID-19 Outbreak Response in the World Health Organization African Region: Development of a Data Summarization and Visualization Tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has created unprecedented challenges to the systematic and timely sharing of COVID-19 field data collection and management. The World Health Organization (WHO) is working with health partners on the rollout and implementation of a robust electronic field data collection platform. The delay in the deployment and rollout of this electronic platform in the WHO African Region, as a consequence of the application of large-scale public health and social measures including movement restrictions and geographical area quarantine, left a gap between data collection and management. This lead to the need to develop interim data management solutions to accurately monitor the evolution of the pandemic and support the deployment of appropriate public health interventions. OBJECTIVE: The aim of this study is to review the design, development, and implementation of the COVID-19 Data Summarization and Visualization (DSV) tool as a rapidly deployable solution to fill this critical data collection gap as an interim solution. METHODS: This paper reviews the processes undertaken to research and develop a tool to bridge the data collection gap between the onset of a COVID-19 outbreak and the start of data collection using a prioritized electronic platform such as Go.Data in the WHO African Region. RESULTS: In anticipation of the implementation of a prioritized tool for field data collection, the DSV tool was deployed in 18 member states for COVID-19 outbreak data management. We highlight preliminary findings and lessons learned from the DSV tool deployment in the WHO African Region. CONCLUSIONS: We developed a rapidly deployable tool for COVID-19 data collection and visualization in the WHO African Region. The lessons drawn on this experience offer an opportunity to learn and apply these to improve future similar public health informatics initiatives in an outbreak or similar humanitarian setting, particularly in low- and middle-income countries.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».