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Enregistrement W4367678945 · doi:10.22541/au.168300367.78147770/v1

Short Communication - Lessons learnt during the implementation of Unity-aligned SARS-CoV-2 seroprevalence studies in Africa

2023· preprint· en· W4367678945 sur OpenAlexaff
Elise Farley, Joseph Okeibunor, Thierno Baldé, Irene Owusu Donkor, Jackie Kleynhans, Joseph Francis Wamala, Nongodo Kaboré, Saidou Balam, Dick Chamla, Fiona Braka, Lorenzo Subissi, Belinda L. Herring, Mairead Whelan, Isabel Bergeri, Hannah Lewis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessSeroprevalenceSample (material)Sampling framePublic relationsPolitical scienceMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The WHO Unity Studies initiative engaged low- and middle-income countries in the implementation of standardized SARS-CoV-2 sero-epidemiological investigation protocols and timely sharing of comparable results for evidence-based action. To gain a deeper understanding of the methodological challenges faced when conducting seroprevalence studies in the Africa region, we conducted unstructured interviews with key study teams in five countries. We discuss the challenges identified: participant recruitment and retention, sample frame, sample and data management, data analysis and presentation to policy makers. Potential solutions to aid future implementation include preparedness actions such as the development of new tools, robust planning and practice.

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)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,208
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,208
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0070,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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.

Tête enseignante Opus0,356
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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