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Enregistrement W6976878911 · doi:10.60692/edz8j-n4769

Identifying the research, advocacy, policy and implementation needs for the prevention and management of respiratory syncytial virus lower respiratory tract infection in low- and middle-income countries

2022· article· en· W6976878911 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensMcGill UniversityChildren's Hospital of WinnipegLondon Health Sciences CentreMcMaster UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeveloping countryDeveloped countryRespiratory tract infectionsDisease burdenLower respiratory tract infectionVirusService (business)Disease prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high burden of respiratory syncytial virus (RSV) infection in young children disproportionately occurs in low- and middle-income countries (LMICs). The PROUD (Preventing RespiratOry syncytial virUs in unDerdeveloped countries) Taskforce of 24 RSV worldwide experts assessed key needs for RSV prevention in LMICs, including vaccine and newer preventive measures.A global, survey-based study was undertaken in 2021. An online questionnaire was developed following three meetings of the Taskforce panellists wherein factors related to RSV infection, its prevention and management were identified using iterative questioning. Each factor was scored, by non-panellists interested in RSV, on a scale of zero (very-low-relevance) to 100 (very-high-relevance) within two scenarios: (1) Current and (2) Future expectations for RSV management.Ninety questionnaires were completed: 70 by respondents (71.4% physicians; 27.1% researchers/scientists) from 16 LMICs and 20 from nine high-income (HI) countries (90.0% physicians; 5.0% researchers/scientists), as a reference group. Within LMICs, RSV awareness was perceived to be low, and management was not prioritised. Of the 100 factors scored, those related to improved diagnosis particularly access to affordable point-of-care diagnostics, disease burden data generation, clinical and general education, prompt access to new interventions, and engagement with policymakers/payers were identified of paramount importance. There was a strong need for clinical education and local data generation in the lowest economies, whereas upper-middle income countries were more closely aligned with HI countries in terms of current RSV service provision.Seven key actions for improving RSV prevention and management in LMICs are proposed.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,274 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission1
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