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Enregistrement W4375857297 · doi:10.32920/22779791

Pediatric epidemic crisis: Lessons for policy and practice development

2023· preprint· en· W4375857297 sur OpenAlexaboutno aff
David Nicholas, Robin E. Gearing, Donna Koller, R. Brion Salter, Enid K. Selkirk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessOutbreakMedicineStakeholderBest practiceHealth careVulnerability (computing)Political scienceEnvironmental healthFamily medicineNursingPublic relationsVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: This research study addresses health policy and patient care considerations, and outlines policy and practice implications resulting from a crisis in a pediatric setting. This crisis, an epidemic outbreak of Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS), dramatically impacted the delivery of health care in Canada. Despite the passage of time since the last diagnosed case of SARS in April 2004, researchers have warned the global community to be prepared for future outbreaks of SARS or other infectious diseases. Methods: Qualitative interviews were conducted with 23 participants representing key stakeholder groups: (a) pediatric patients with probable or suspected SARS, (b) their parents, and (c) health care professionals providing direct care to SARS patients. Results: Participants conveyed key areas in which health policy and practice were affected. These included the development of communication strategies for responding to SARS easing vulnerability among all stakeholders; and the rapid development of practice guidelines. Conclusion: Given the continuing threat of current and future airborne viruses with potential for epidemic spread and devastating outcomes, preparedness strategies are certainly needed. Effective strategies in pediatrics include practices that provide family centered care while minimizing disease transmission. Toward this end, lessons learned from previous outbreaks merit consideration and may inform future epidemics.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0190,015
Science ouverte0,0050,011
Intégrité de la recherche0,0130,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,004

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 Opus0,285
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
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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