Setting priorities for zinc-related health research to reduce children’s disease burden worldwide: an application of the Child Health and Nutrition Research Initiative’s research priority-setting method
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To make the best use of limited resources for supporting health-related research to reduce child mortality, it is necessary to apply a suitable method to rank competing research options. The Child Health and Nutrition Research Initiative (CHNRI) developed a new methodology for setting health research priorities. To broaden experience with this priority-setting technique, we applied the method to rank possible research priorities concerning the control of Zn deficiency. Although Zn deficiency is not generally recognized as a direct cause of child mortality, recent research indicates that it predisposes children to an increased incidence and severity of several of the major direct causes of morbidity and mortality. DESIGN: Leading experts in the field of Zn research in child health were identified and invited to participate in a technical working group (TWG) to establish research priorities. The individuals were chosen to represent a wide range of expertise in Zn nutrition. The seven TWG members submitted a total of ninety research options, which were then consolidated into a final list of thirty-one research options categorized by the type of resulting intervention. RESULTS: The identified priorities were dominated by research investment options targeting Zn supplementation, and were followed by research on Zn fortification, general aspects of Zn nutrition, dietary modification and other new interventions. CONCLUSIONS: In general, research options that aim to improve the efficiency of an already existing intervention strategy received higher priority scores. Challenges identified during the implementation of the methodology and suggestions to modify the priority-setting procedures are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,072 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».