Development of the Canadian COVID-19 Emergency Department Rapid Response Network population-based registry: a methodology study
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
BACKGROUND: Emergency physicians lack high-quality evidence for many diagnostic and treatment decisions made for patients with suspected or confirmed coronavirus disease 2019 (COVID-19). Our objective is to describe the methods used to collect and ensure the data quality of a multicentre registry of patients presenting to the emergency department with suspected or confirmed COVID-19. METHODS: This methodology study describes a population-based registry that has been enrolling consecutive patients presenting to the emergency department with suspected or confirmed COVID-19 since Mar. 1, 2020. Most data are collected from retrospective chart review. Phone follow-up with patients at 30 days captures the World Health Organization clinical improvement scale and contextual, social and cultural variables. Phone follow-up also captures patient-reported quality of life using the Veterans Rand 12-Item Health Survey at 30 days, 60 days, 6 months and 12 months. Fifty participating emergency departments from 8 provinces in Canada currently enrol patients into the registry. INTERPRETATION: Data from the registry of the Canadian COVID-19 Emergency Department Rapid Response Network will be used to derive and validate clinical decision rules to inform clinical decision-making, describe the natural history of the disease, evaluate COVID-19 diagnostic tests and establish the real-world effectiveness of treatments and vaccines, including in populations that are excluded or underrepresented in clinical trials. This registry has the potential to generate scientific evidence to inform our pandemic response, and to serve as a model for the rapid implementation of population-based data collection protocols for future public health emergencies. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov, no. NCT04702945.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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