Hydrocephalus research funding from the National Institutes of Health: a 10-year perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: Funding of hydrocephalus research is important to the advancement of the field. The goal of this paper is to describe the funding of hydrocephalus research from the National Institutes of Health (NIH) over a recent 10-year period. METHODS: The NIH online database RePORT (Research Portfolio Online Reporting Tools) was searched using the key word "hydrocephalus." Studies were sorted by relevance to hydrocephalus. The authors analyzed funding by institute, grant type, and scientific approach over time. RESULTS: Over $54 million was awarded to 59 grantees for 66 unique hydrocephalus proposals from 48 institutions from 2002 to 2011. The largest sources of funding were the National Institute of Neurological Disease and Stroke and the National Institute of Child Health and Human Development. Of the total, $22 million went to clinical trials, $15 million to basic science, and $10 million to joint ventures with small business (Small Business Innovation Research or Small Business Technology Transfer). Annual funding varied from $2.3 to $8.1 million and steadily increased in the second half of the observation period. The number of new grants also went from 15 in the first 5 years to 27 in the second 5 years. A large portion of the funding has been for clinical trials. Funding for shunt-device development grew substantially. Support for training of hydrocephalus investigators has been low. CONCLUSIONS: Hydrocephalus research funding is low compared with that for other conditions of similar health care burden. In addition to NIH applications, researchers should pursue other funding sources. Small business collaborations appear to present an opportunity for appropriate projects.
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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 | 0,044 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».