MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7100232371

RESEARCH ARTICLE Open Access Canadian survey on pandemic flu preparations

2013· article· en· W7100232371 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicRandom digit dialingPublic healthSocioeconomic statusPreparednessStratified samplingLogistic regressionInfluenza pandemicPersonal protective equipment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The management of pandemic influenza creates public health challenges. An ethical framework, ‘Stand on Guard for Thee: ethical considerations in pandemic influenza preparedness ’ that served as a template for the World Health Organization’s global consultation on pandemic planning, was transformed into a survey administered to a random sample of 500 Canadians to obtain opinions on key ethical issues in pandemic preparedness planning. Methods: All framework authors and additional investigators created items that were pilot-tested with volunteers of both sexes and all socioeconomic strata. Surveys were telephone administered with random sampling achieved via random digit dialing (RDD). Eligible participants were adults, 18 years or older, with per province stratification equaling provincial percent of national population. Descriptive results were tabulated and logistic regression analyses were used to assess whether demographic factors were significantly associated with outcomes. Results: 5464 calls identified 559 eligible participants of whom 88.5 % completed surveys. Over 90 % of subjects agreed the most important goal of pandemic influenza preparations was saving lives, with 41 % endorsing saving lives solely in Canada and 50 % endorsing saving lives globally as the highest priority. Older age (OR = 8.51, p < 0.05) and current employment (OR = 9.48, p < 0.05) were associated with an endorsement of saving lives globally

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,003

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 Opus0,656
Tête enseignante GPT0,661
Écart entre enseignants0,005 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetDisaster Response and ManagementTravaux en français237 207