Association between the burden of disease and research funding by the Medical Research Council of Canada and the National Institutes of Health. A cross-sectional study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Medical Research Council of Canada (MRCC) is the major Canadian agency responsible for funding biomedical health research in this country. Disease-specific funding by the United States National Institutes of Health (NIH) has been studied and is not independent of burden-of-disease parameters. We tested the association between disease-specific MRCC funding, disease-specific NIH funding and various burden-of-disease parameters. METHOD: Information on 1994/99 MRCC funding was obtained from the MRCC database for 29 diseases. NIH funding and burden-of-disease counterparts for the year 1996 were gleaned from a recent publication. The association between data series was measured by correlation coefficients. RESULTS: Disease-specific incidence, mortality and years-of-life lost did not correlate significantly with 1994/99 disease-specific MRCC funding but prevalence (r = 0.54, p = 0.005) and disability-adjusted life-years did (r = 0.48, p = 0.009). A correlation coefficient of 0.50 (p = 0.006) was calculated between 1996 NIH funding and 1996/97 MRCC funding. Two disease categories, cirrhosis and alcohol abuse, received a greater percentage of funds from the NIH than from the MRCC. Two other disease categories, epilepsy and perinatal disease, received a greater percentage of funds from the MRCC than from the NIH. CONCLUSIONS: Disease-specific MRCC grants in the past 5 years correlated with 2 of the usual burden-of-disease parameters: disability-adjusted life-years and disease prevalence. A statistically-significant correlation was observed between disease-specific grants awarded by the MRCC and the NIH.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».