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Enregistrement W4387442638 · doi:10.1111/acem.14816

Global Emergency Medicine: A Scoping Review of the Literature from 2022

2023· review· en· W4387442638 sur OpenAlexaff
Braden Hexom, Nana Serwaa A. Quao, N. Shakira Bandolin, Joseph Bonney, Amanda Collier, Jonathan Dyal, Austin Lee, Benjamin Nicholson, Megan M. Rybarczyk, Chris A. Rees, Charlotte M. Roy, Nidhi Bhaskar, Sean M Kivlehan

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesResearch Committee, Aristotle University of Thessaloniki
Mots-clésMedicineNarrativeNarrative reviewMEDLINEGrey literatureCoronavirus disease 2019 (COVID-19)RubricFamily medicinePathologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective was to identify the highest quality global emergency medicine (GEM) research published in 2022. The top articles are compiled in a comprehensive list of all the year's GEM articles and narrative summaries are performed on those included. METHODS: A systematic PubMed search was conducted to identify all GEM articles published in 2022 and included a manual supplemental screen of 11 organizational websites for gray literature (GRAY). A team of trained reviewers and editors screened all identified titles and abstracts, based on three case definition categories: disaster and humanitarian response (DHR), emergency care in resource-limited settings (ECRLS), and emergency medicine development (EMD). Articles meeting these definitions were independently scored by two reviewers using rubrics for original research (OR), review (RE) articles, and GRAY. Articles that scored in the top 5% from each category as well as the overall top 5% of articles were included for narrative summary. RESULTS: The 2022 search identified 58,510 articles in the main review, of which 524 articles screened in for scoring, respectively, 30% and 18% increases from last year. After duplicates were removed, 36 articles were included for narrative summary. The GRAY search identified 7755 articles, of which 33 were scored and one was included for narrative summary. ECRLS remained the largest category (27; 73%), followed by DHR (7; 19%) and EMD (3; 8%). OR articles remained more common than RE articles (64% vs. 36%). CONCLUSIONS: The waning of the COVID-19 pandemic has not affected the continued growth in GEM literature. Articles related to prehospital care, mental health and resilience among patients and health care workers, streamlining pediatric infectious disease care, and disaster preparedness were featured in this year's review. The continued lack of EMD studies despite the global growth of GEM highlights a need for more scholarly dissemination of best practices.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,001

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 Opus0,224
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,338 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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