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Enregistrement W3046134589 · doi:10.1371/journal.pone.0235715

The Hep-CORE policy score: A European hepatitis C national policy implementation ranking based on patient organization data

2020· article· en· W3046134589 sur OpenAlexaff
Adam Palayew, Samya R. Stumo, Graham Cooke, Sharon Hutchinson, Marie Jauffret‐Roustide, Mojca Matičič, Magdalena Harris, Ammal M. Metwally, Homie Razavi, Jeffrey V. Lazarus

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilGeneralitat de CatalunyaEuropean CommissionMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesImperial College LondonEuropean Social FundGilead SciencesCentres de Recerca de CatalunyaInstituto de Salud Carlos IIINational Institute for Health and Care Research
Mots-clésRanking (information retrieval)MedicineBaseline (sea)Dimension (graph theory)Health policyProxy (statistics)Public healthFamily medicinePolitical scienceComputer scienceNursingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: New hepatitis C virus (HCV) treatments spurred the World Health Organization (WHO) in 2016 to adopt a strategy to eliminate HCV as a public health threat by 2030. To achieve this, key policies must be implemented. In the absence of monitoring mechanisms, this study aims to assess the extent of policy implementation from the perspective of liver patient groups. METHODS: Thirty liver patient organisations, each representing a country, were surveyed in October 2018 to assess implementation of HCV policies in practice. Respondents received two sets of questions based on: 1) WHO recommendations; and 2) validated data sources verifying an existing policy in their country. Academic experts selected key variables from each set for inclusion into policy scores. The similarity scores were calculated for each set with a multiple joint correspondence analysis. Proxy reference countries were included as the baseline to contextualize results. We extracted scores for each country and standardized them from 0 to 10 (best). RESULTS: Twenty-five countries responded. For the score based on WHO recommendations, Bulgaria had the lowest score whereas five countries (Cyprus, Netherlands, Portugal, Slovenia, and Sweden) had the highest scores. For the verified policy score, a two-dimensional solution was identified; first dimension scores pertained to whether verified policies were in place and second dimension scores pertained to the proportion of verified policies in-place that were implemented. Spain, UK, and Sweden had high scores for both dimensions. CONCLUSIONS: Patient groups reported that the European region is not on track to meet WHO 2030 HCV goals. More action should be taken to implement and monitor HCV policies.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,163 · 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'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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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