Informing pandemic management in Germany with trustworthy living evidence syntheses and guideline development: lessons learned from the COVID-19 evidence ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We present the 'COVID-19 evidence ecosystem' (CEOsys) as a German network to inform pandemic management and to support clinical and public health decision-making. We discuss challenges faced when organizing the ecosystem and derive lessons learned for similar networks acting during pandemics or health-related crises. STUDY DESIGN AND SETTING: Bringing together 18 university hospitals and additional institutions, CEOsys key activities included research prioritization, conducting living systematic reviews (LSRs), supporting evidence-based (living) guidelines, knowledge translation (KT), detecting research gaps, and deriving recommendations, backed by technical infrastructure and capacity building. RESULTS: CEOsys rapidly produced 31 high-quality evidence syntheses and supported three living guidelines on COVID-19-related topics, while also developing methodological procedures. Challenges included CEOsys' late initiation in relation to the pandemic outbreak, the delayed prioritization of research questions, the continuously evolving COVID-19-related evidence, and establishing a technical infrastructure. Methodological-clinical tandems, the cooperation with national guideline groups and international collaborations were key for efficiency. CONCLUSION: CEOsys provided a proof-of-concept for a functioning evidence ecosystem at the national level. Lessons learned include that similar networks should, among others, involve methodological and clinical key stakeholders early on, aim for (inter)national collaborations, and systematically evaluate their value. We particularly call for a sustainable network.
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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 | 0,328 | 0,486 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,029 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».