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Enregistrement W3207742495 · doi:10.3390/children8100889

Impact of the Coronavirus Pandemic on High-Risk Infant Follow-Up (HRIF) Programs: A Survey of Academic Programs

2021· article· en· W3207742495 sur OpenAlexaboutno aff
Sanjeet Panda, Rashmi Somu, Nathalie L. Maitre, Garrett Levin, Ajay Pratap Singh

Notice bibliographique

RevueChildren · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicinePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Multidisciplinary approachGovernment (linguistics)StandardizationMedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Family medicine2019-20 coronavirus outbreakMedical emergencyHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The impact of the COVID-19 pandemic on the functioning and services of academic high-risk infant follow-up (HRIF) clinics throughout North America. STUDY DESIGN: Prospective 25-question questionnaire survey through REDCAP links that was sent over 10 weeks, to 105 US and 10 Canadian programs. Finally, 59 of 105 US programs and 5 of 10 Canadian responses were analyzed using SAS version 9.4. RESULTS: In the US, 67% of programs reported closures between 1-5 months, whereas in Canada 80% of programs closed for 1-3 months. In the US 86% of programs provided telemedicine visits and only 42.5% provided multidisciplinary HRIF telemedicine visits. We enumerated innovative approaches specifically for the conduct of Telemedicine visits, the need for the standardization of various tests and services in a telemedicine setting, and to emphasize the urgent need for more government funding to improve follow-up and developmental services to this fragile group of newborns.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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