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Enregistrement W3214805817 · doi:10.1038/s41390-021-01804-z

Pediatrician’s role in vaccinating children and families for COVID-19: no one left behind

2021· letter· en· W3214805817 sur OpenAlexaff
Annabelle de St. Maurice, Tina L. Cheng, Sherin U. Devaskar, Shetal Shah, Jean L. Raphael, Mona Patel, Jonathan Davis, DeWayne M. Pursley, Joyce R. Javier, Lois K. Lee, Lisa A. Robinson, Mary B. Leonard, Shale Wong, Beth A. Tarini, Monika Goyal

Notice bibliographique

RevuePediatric Research · 2021
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics and Legal Issues in Pediatric Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicinePediatricsLeft behindVirologyInternal medicineOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccines in children has been debated during the pandemic because the incidence of COVID-19 in children is lower than in adults, with particularly low rates in children <5 years of age. 1 However, the physical and mental health of children has been greatly impacted by both direct and indirect effects of the COVID-19 pandemic. More than six million children have been diagnosed with COVID-19 in the United States alone 1 , over 4,000 children have been hospitalized 2 and over 600 children have died. 1 Globally, there have been over ten million COVID-19 cases and over 4000 deaths in persons 19 years of age and younger. 3 The number of pediatric COVID-19 cases may be underestimated because children tend to have milder symptoms from infection and may be less likely to be tested than adults, particularly in low- and middle-income countries where access to testing may be limited. and COVID-19 case data are not always reported by age group. Children infected with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) are at risk of postinfectious complications including Multi-system Inflammatory Syndrome in Children 4 and “long-COVID.” 5 Pandemic mitigation measures such as school closures and cancellation of athletic activities have been associated with increased mental health difficulties and obesity rates in children, and have widened health disparities related to race/ethnicity and socioeconomic status. 6 Beyond COVID-19 infection, the impact of the pandemic on children’s mental and physical wellbeing and educational progress has been far-reaching. 7

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,098
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,098
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0260,015
Communication savante0,0130,013
Science ouverte0,0050,011
Intégrité de la recherche0,1650,138
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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