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Enregistrement W3134202461 · doi:10.1101/2021.03.08.21253172

Comparing Interventions Aimed at Improving Influenza Vaccination Coverage Among Vulnerable Populations: A Systematic Review and Meta-Analysis Protocol

2021· review· en· W3134202461 sur OpenAlexaff
Pei Wu, Lyn McPherson, Stephen B. Lambert, Peter Wnukowski-Mtonga, Nick Lennox, Robert S. Ware

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionVaccinationMeta-analysisMedicineProtocol (science)Systematic reviewRandomized controlled trialEnvironmental healthIntervention (counseling)MEDLINEAlternative medicineImmunologyInternal medicinePathologyBiologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Influenza is a major contributor to global disease burden. Vaccination recommendations specifically target populations at increased risk of serious influenza sequelae. The aim of this study is to conduct a systematic review and meta-analysis to evaluate the effectiveness of different quality improvement interventions to increase vaccination rates in high-risk populations. Methods Randomized and nonrandomized studies with concurrent control groups will be identified. Interventions to increase vaccination rates will be categorized by strategy type. Overall intervention effects will be calculated using random effects models. Study quality will be assessed using a modified Cochrane Risk of Bias tool.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,026
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,006

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 Opus0,441
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,072 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2021
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