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Enregistrement W3216552308 · doi:10.4103/2468-8827.330648

Chronic noncommunicable diseases and COVID-19

2021· article· en· W3216552308 sur OpenAlexaffabout
Michael E. Farkouh, Arrti A Bhasin, Dennis T. Ko, Aviral Roy, Indira Khurana, Arun Chockalingam

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Noncommunicable Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensHeart and Stroke FoundationSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesImpactUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummitCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicWhite paperKey (lock)2019-20 coronavirus outbreakPolitical scienceMedicineGeographyDiseaseComputer scienceVirologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This white paper will summarize the key topics, outcomes, and recommendations from the Canada-India Healthcare Summit 2021 COVID-19 Pandemic Response and Initiatives sessions held on May 20–21, 2021. In particular, the authors have focused their attention on topics on the effect of COVID-19 on noncommunicable diseases, depression, research on substance abuse, and post COVID-19 pain management. The authors have developed a better understanding of these conditions' interplay with COVID-19 infection. The paper also deals with important topics around the effects of NCD on COVID-19 and vice versa, as well as key considerations around research and development, innovation, policy, and finally, summarizes the ways forward in which Canada and India could collaborate strategically. We also include key points raised during the summit.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,370 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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