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Enregistrement W4414012735 · doi:10.1016/j.jiph.2025.102965

Methods and tools for rapid risk assessments for acute public health emergencies

2025· review· en· W4414012735 sur OpenAlexaff
Naif Khalaf Alharbi, Lubna Alariqi, Jaś Mantero, Leena Zeyad, Kyeng Mercy, Nijuan Xiang, Sharon Calvin, Karl Ekdahl, Anas Khan, Helen Clare Roberts, Mark Salter, Cat McGillycuddy, Christopher K. Brown, Eric Marble, Emilie Peron, Aura Corpuz, Fatma Alattar, Emad Lafi Almohammadi, Khalid Al-Harthy, M. Al-Hajri, Sondos Alqabandi, Sami Almudarra, Pasi Penttinen

Notice bibliographique

RevueJournal of Infection and Public Health · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésPublic healthRisk assessmentMedicineMedical emergencyEnvironmental healthEnvironmental planningRisk analysis (engineering)Intensive care medicineEnvironmental scienceComputer scienceComputer securityPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public Health Emergencies can arise from chemical, biological, and radio-nuclear (CBRN) and natural or man-made environmental hazards. These events can threaten human health, especially with certain biological hazards. Therefore, a significant role of public health agencies is to early-detect, promptly assess, evaluate, and communicate the risk to decision-makers for preventative or responsive actions. Although rapid risk assessment (RRA) for acute public health events has been in practice for decades, there is still potential to standardize and improve its process and outputs by harnessing new opportunities, especially with digitalization and cross-sector collaboration. In this article, we present an overview of the RRA processes, methods, and tools described by ten public health agencies and groups at an international workshop on 6-7 June 2023. This article also presents challenges, opportunities, and recommendations for enhancing the RRA efficiency and increasing knowledge about RRA processes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,445
Tête enseignante GPT0,651
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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