Clinical translation of neuro-regenerative medicine in India: A study on barriers and enabling strategies
Notice bibliographique
Résumé
We present the findings of a study of barriers and enabling strategies to clinical translation of Neuro-Regenerative Medicine (Neuro-RM) technologies in India. Twenty-three people were included in this qualitative study, including researchers, clinicians, firm representatives and policy makers working in Neuro-RM. The study has identified barriers that may arise at each stage of translation and how these are being addressed. Understanding of the molecular and cellular basis of Neuro-RM is being supported through government investment in existing neuroscience centres and the creation of new centres with regenerative medicine expertise. Clinical trials benefit from the support of clinicians who partner with researchers in study design and data collection. Government agencies have developed guidelines to inform best practices in preclinical and clinical studies. Addressing the barriers to Neuro-RM translation identified in this study can be achieved through continued support for capacity building and priority setting in preclinical studies, international efforts to achieve clinical trial protocol standardization, and multidisciplinary collaborations between clinicians, researchers, government and industry.
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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 | 0,110 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,020 |
| Communication savante | 0,018 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».