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Enregistrement W3217786687 · doi:10.1016/j.vaccine.2021.10.081

Pacific Eclipse – A tabletop exercise on smallpox pandemic response

2021· article· en· W3217786687 sur OpenAlexaboutno aff
C. Raina MacIntyre, David Heslop, Phi‐Yen Nguyen, Dillon C. Adam, Mallory Trent, Brian J. Gerber

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBavarian Nordic
Mots-clésPandemicGovernment (linguistics)PreparednessLegislationSmallpoxLaw enforcementEclipsePolitical scienceBusinessPsychological interventionPublic relationsEnvironmental healthMedicinePublic administrationLawInfectious disease (medical specialty)VaccinationDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In December 2019, we ran Pacific Eclipse, a pandemic tabletop exercise using smallpox originating in Fiji as a case study. Pacific Eclipse brought together international stakeholders from health, defence, law enforcement, emergency management and a range of other organisations. AIM: To review potential gaps in preparedness and identify modifiable factors which could prevent a pandemic or mitigate the impact of a pandemic. METHODS: Pacific Eclipse was held on December 9-10 in Washington DC, Phoenix and Honolulu simultaneously. The scenario began in Fiji and becomes a pandemic. Mathematical modelling of smallpox transmission was used to simulate the epidemic under different conditions and to test the effect of interventions. Live polling, using Poll Everywhere software that participants downloaded onto their smart phones, was used to gather participant decisions as the scenario unfolded. Stakeholders from state and federal government and non-government organisations from The United States, The United Kingdom, Australia, New Zealand, Canada, as well as industry and non-government organisations attended. RESULTS: The scenario progressed in three phases and participants were able to make decisions during each phase using live polling. The polling showed very diverse and sometimes conflicting decision making. Factors influential to pandemic severity were identified and categorised as modifiable or unmodifiable. A series of recommendations were made on the modifiable determinants of pandemic severity and how these can be incorporated into pandemic planning. These included preventing an attack through intelligence, law enforcement and legislation, improved speed of diagnosis, speed and completeness of case finding and case isolation, speed and security of vaccination response (including stockpiling), speed and completeness of contact tracing, protecting critical infrastructure and business continuity, non-pharmaceutical interventions (social distancing, PPE, border control) and protecting first responders. DISCUSSION: Pacific Eclipse illustrated the impact of a pandemic of smallpox under different response scenarios, which were validated to some extent by the COVID-19 pandemic. The framework developed from the scenario draws out modifiable determinants of pandemic severity which can inform pandemic planning for the ongoing COVID-19 pandemic and for future pandemics.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,004

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2021
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Résumé présentoui

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