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Enregistrement W4284707292 · doi:10.1136/bmjgh-2021-006621

Assessment of the non-communicable diseases kit for humanitarian emergencies in Yemen and Libya

2022· article· en· W4284707292 sur OpenAlexfundno aff
Lilian Kiapi, Ahmad Hecham Alani, Iman Ahmed, Gemma Lyons, Grace McLain, Laura Stephanie Miller, Bhavika Darji, Isaac Waweru, Mauricio Aragno, Kelly Kisarach, Mekuanint Zeleke, Nabeel Nagi, Vageesh Jain, Slim Slama

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHIV/AIDS Impact and Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of CalgaryWorld Health Organization
Mots-clésMedicineUsabilityHealth careHumanitarian aidMedical emergencyNursingEnvironmental healthComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emergency health kits are a vital way of providing essential medicines and supplies to health clinics during humanitarian crises. The WHO non-communicable diseases (NDCs) kit was developed 5 years ago, recognising the increasing challenge of providing continuity of care and secondary prevention of NCDs and exacerbations, in such settings. Monitoring and evaluation of emergency health kits is an important process to ensure the contents are fit for purpose and to assess usability and utility. However, there are also challenges and limitations in collecting the relevant data to do so.This Practice paper provides a summary of the key methodologies, findings and limitations of NCD kit assessments conducted in Libya and Yemen. Methodologies included a combination of semistructured interviews, surveys with healthcare workers, NCD knowledge tests and quantifying the remaining contents.The kit was able to support the vital delivery of NCD patient care in some complex humanitarian settings and was appreciated by health facilities. However, there were also some challenges affecting kit use. Some kit contents were found to be in greater or lesser quantities than required, and medicine brands and country of origin affected acceptability. Supply chains were affected by the humanitarian situations, with some kits being held up for months prior to arrival. Furthermore, healthcare staff had received limited NCD training and were unable to dispense certain medicines, such as psychotropics, at the primary care level. Further granularity of kit modules, predeployment facility assessments, increased NCD training opportunities and a monitoring system could improve the utility of the kits.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,319 · 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'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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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