NEW INTERNATIONAL RESOLVE TO PRODUCE RESEARCH EVIDENCE TO PREVENT AND CURE DEMENTIA
Notice bibliographique
Résumé
D ementia affects more than 35 million people worldwide, a number that is expected to almost double every 20 years. Seventy per cent of the estimated annual world-wide cost of US$604 billion is spent on informal, social and direct medical care. These costs are expected to increase significantly if therapies to prevent dementia and improve care and treatment are not developed and implemented In addition to government representatives, the historic G8 meeting in December 2013 included an assembly of representatives from international industry (pharma, technology, investment, health-based), international leading researchers, and organizations representing people with dementia and their caregivers. The meeting, attended by over 150 invitees, involved discussion of the background documents provided by the meeting organizers. The meeting identified the following challenges: Focus on more research on care and support,, require data be shared internationally, focus on early diagnosis, develop international standards for dementia-friendly communities, support and encourage co-production (involve people with dementia and their carers) in care planning, establish international norms on Care Plans and Care Coordination, evaluate current care and service interventions, find ways to exploit technology including social media and mining data, and prepare to better quantify the economic impact of dementia including economic case (return on investment) for investment and care services The G8 meeting resulted in a declaration by all eight countries that they would identify a cure or a disease-modifying therapy for dementia by 2025 and to increase collectively and significantly the amount of funding for dementia research to reach that goal. Also, all countries agreed to promote and accelerate discovery and research and its transformation into innovative and efficient care and services.
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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 | 0,322 | 0,295 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,036 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,026 |
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 ».