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Enregistrement W4387976703 · doi:10.1371/journal.pgph.0002320

A rapid qualitative methods assessment and reporting tool for epidemic response as the outcome of a rapid review and expert consultation

2023· review· en· W4387976703 sur OpenAlexaff
Dong Dong, Sharon Abramowitz, Gustavo Corrêa Matta, Arlinda B. Moreno, Élysée Nouvet, Jeni Stolow, Caitlin Pilbeam, Shelley Lees, EK Yeoh, Nina Gobat, Tamara Giles‐Vernick

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésData collectionThematic analysisProtocol (science)MedicineQualitative researchResearch designMedical educationFamily medicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the first year of the COVID-19 pandemic, the Methods Sub-Group of the WHO COVID-19 Social Science Research Roadmap Working Group conducted a rapid evidence review of rapid qualitative methods (RQMs) used during epidemics. The rapid review objectives were to (1) synthesize the development, implementation, and uses of RQMs, including the data collection tools, research questions, research capacities, analytical approaches, and strategies used to speed up data collection and analysis in their specific epidemic and institutional contexts; and (2) propose a tool for assessing and reporting RQMs in epidemics emergencies. The rapid review covered published RQMs used in articles and unpublished reports produced between 2015 and 2021 in five languages (English, Mandarin, French, Portuguese, and Spanish). We searched multiple databases in these five languages between December 2020 and January 31, 2021. Sources employing "rapid" (under 6 months from conception to reporting of results) qualitative methods for research related to epidemic emergencies were included. We included 126 published and unpublished sources, which were reviewed, coded, and classified by the research team. Intercoder reliability was found to be acceptable (Krippendorff's α = 0.709). We employed thematic analysis to identify categories characterizing RQMs in epidemic emergencies. The review protocol was registered at PROSPERO (no. CRD42020223283) and Research Registry (no. reviewregistry1044). We developed an assessment and reporting tool of 13 criteria in three domains, to document RQMs used in response to epidemic emergencies. These include I. Design and Development (i. time frame, ii. Training, iii. Applicability to other populations, iv. Applicability to low resource settings, v. community engagement, vi. Available resources, vii. Ethical approvals, viii. Vulnerability, ix. Tool selection); II. Data Collection and Analysis (x. concurrent data collection and analysis, xi. Targeted populations and recruitment procedures); III. Restitution and Dissemination (xii. Restitution and dissemination of findings, xiii. Impact). Our rapid review and evaluation found a wide range of feasible and highly effective tools, analytical approaches and timely operational insights and recommendations during epidemic emergencies.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
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 enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,714
Tête enseignante GPT0,683
Écart entre enseignants0,031 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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