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Enregistrement W4220988972 · doi:10.24095/hpcdp.42.3.02

Development and formative evaluation of the Canadian Armed Forces Surveillance and Outbreak Management System (CAF SOMS): applications for COVID-19 and beyond

2022· article· en· W4220988972 sur OpenAlexafffundvenueabout
Christine Dubiniecki, Shannon Gottschall, Jeff Praught

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion and Chronic Disease Prevention in Canada · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensCanadian Armed ForcesDepartment of National Defence
Organismes subventionnairesCanadian Armed Forces
Mots-clésFormative assessmentCoronavirus disease 2019 (COVID-19)OutbreakPandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BusinessPublic healthComputer scienceProcess managementMedicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)VirologyNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic highlighted limitations in the current public health data infrastructure, and the need for a comprehensive, real-time, centralized, user-friendly data management system suitable for both disease surveillance and outbreak management. To address these issues, the Canadian Forces Health Services Group developed the webbased Canadian Armed Forces Surveillance and Outbreak Management System (CAF SOMS). This paper details the development of the CAF SOMS, provides formative evaluation results and includes a discussion of the lessons learned and intent to use the CAF SOMS in future to enhance the CAF's disease surveillance and outbreak management capability beyond COVID-19.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,299 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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