COVID-19 literature surveillance—A framework to manage the literature and support evidence-based decision-making on a rapidly evolving public health topic
Notice bibliographique
Résumé
Background: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has led to a rapid surge of literature on severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 and the wider impacts of the pandemic. Research on COVID-19 has been produced at an unprecedented rate, and the ability to stay on top of the most relevant evidence is top priority for clinicians, researchers, public health professionals and policymakers. This article presents a knowledge synthesis methodology developed and used by the Public Health Agency of Canada for managing and maintaining a literature surveillance system to identify, characterize, categorize and disseminate COVID-19 evidence daily. Methods: The Daily Scan of COVID-19 Literature project comprised a systematic process involving four main steps: literature search; screening for relevance; classification and summarization of studies; and disseminating a daily report. Results: As of the end of March 2022 there were approximately 300,000 COVID-19 and pandemic-related citations in the COVID-19 database, of which 50%-60% were primary research. Each day, a report of all new COVID-19 citations, literature highlights and a link to the updated database was generated and sent to a mailing list of over 200 recipients including federal, provincial and local public health agencies and academic institutions. Conclusion: This central repository of COVID-19 literature was maintained in real time to aid in accelerated evidence synthesis activities and support evidence-based decision-making during the pandemic response in Canada. This systematic process can be applied to future rapidly evolving public health topics that require the continuous evaluation and dissemination of evidence.
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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 | 0,488 | 0,532 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,157 | 0,100 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,014 |
| Communication savante | 0,047 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».