Developing an evaluation framework for public health environmental surveillance: Protocol for an international, multidisciplinary e-Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Public health environmental surveillance has evolved, especially during the coronavirus disease pandemic, with wastewater-based surveillance being a prominent example. As surveillance methods diversify and expand, it is essential to have a robust evaluation of surveillance systems. This electronic Delphi study will propose an evaluation framework for public health environmental surveillance, informed by the expanding practice of wastewater-based surveillance during the pandemic. Methods The Public Health Environmental Surveillance Evaluation Framework (PHES-EF) will be developed in five steps. In Step 1, a multinational and multidisciplinary executive group will be formed to guide the framework development process. In Step 2, candidate items for Round 1 of the electronic Delphi will be generated by conducting relevant scoping reviews and consultation with the study executive group. In Step 3, an international electronic Delphi will be conducted over two rounds to develop consensus on items for the framework. In Step 4, the executive group will reconvene to finalize the evaluation framework, discuss standout items, and determine the dissemination strategies. Lastly, Step 5 will focus on disseminating the evaluation framework to all parties involved with or affected by wastewater-based surveillance using traditional and public-oriented methods. Discussion The electronic Delphi study will provide multidisciplinary and multinational consensus for the evaluation framework for public health environmental surveillance by providing a set of minimum criteria required for their evaluation. The evaluation framework is intended to support the sustainability of environmental surveillance and improve its implementation, reliability, credibility, and value.
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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 | 0,305 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,010 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».