Development of a Quality Assurance Score for the Nigeria AIDS Indicator and Impact Survey (NAIIS) Database: Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2018, Nigeria implemented the world's largest HIV survey, the Nigeria AIDS Indicator and Impact Survey (NAIIS), with the overarching goal of obtaining more reliable metrics regarding the national scope of HIV epidemic control in Nigeria. OBJECTIVE: This study aimed to (1) describe the processes involved in the development of a new database evaluation tool (Database Quality Assurance Score [dQAS]) and (2) assess the application of the dQAS in the evaluation and validation of the NAIIS database. METHODS: The dQAS tool was created using an online, electronic Delphi (e-Delphi) methodology with the assistance of expert review panelists. Thematic categories were developed to form superordinate categories that grouped themes together. Subordinate categories were then created that decomposed themes for more specificity. A validation score using dQAS was employed to assess the technical performance of the NAIIS database. RESULTS: The finalized dQAS tool was composed of 34 items, with a total score of 81. The tool had 2 sections: validation item section, which contains 5 subsections, and quality assessment score section, with a score of "1" for "Yes" to indicate that the performance measure item was present and "0" for "No" to indicate that the measure was absent. There were also additional scaling scores ranging from "0" to a maximum of "4" depending on the measure. The NAIIS database achieved 78 out of the maximum total score of 81, yielding an overall technical performance score of 96.3%, which placed it in the highest category denoted as "Exceptional." CONCLUSIONS: This study showed the feasibility of remote internet-based collaboration for the development of dQAS-a tool to assess the validity of a locally created database infrastructure for a resource-limited setting. Using dQAS, the NAIIS database was found to be valid, reliable, and a valuable source of data for future population-based, HIV-related studies.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,160 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».