Empowered Analysis Using Artificial Intelligence Algorithms for a New Era of Health Sector Preparedness and Response Strategies to Chemical, Biological, Radiological, and Nuclear Major Incidents in the Middle East and North Africa
Notice bibliographique
Résumé
Background/Introduction: Chemical, biological, radiological, and nuclear (CBRN) incidents pose increasing transborder risks globally, necessitating enhanced health sector preparedness. Objectives: This study aimed to develop a comprehensive CBRN preparedness assessment tool (PAT), operational response guidelines (ORG), and tabletop simulation scenarios for the health sectors of the Middle East and North Africa (MENA) region. Method/Description: A mixed-methods approach comprised a systematic review of the literature up to 2022 in English and French, modified expert interviews (MIM), and an online Delphi questionnaire. Content analysis was performed on interview data. Using R-Studio™, consensus metrics and artificial intelligence techniques, including natural language processing, sentiment analysis, and unsupervised machine learning (ML) clustering algorithms, were deployed for advanced data analysis across all phases. Results/Outcomes: The literature review identified 63 relevant studies illustrating various preparedness strategies. The MIM’s thematic analysis, reinforced by AI-driven content analysis, emphasized the need for stronger inter-regional cooperation facilitated by organizations such as WHO and standardized tabletop simulation training. A robust consensus was achieved on the proposed assessment tool and operational response guidelines. ML analysis identified distinct expert clusters, providing additional consensus perspectives. Conclusion: The study emphasized the urgency for collaborative CBRN response strategies within MENA, valuing the innovative aspect of our suggested PAT, ORG, and simulation scenarios. This work advocates a dynamic, resilient approach to disaster medicine preparedness, which is crucial for regional security and global health resilience, especially in the MENA. It also highlights the significant role of AI analysis methods in enriching analytical outcomes in disaster medicine research and promoting data-informed preparedness strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».