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Enregistrement W2341697401 · doi:10.3747/co.23.2935

Research Output and the Public Health Burden of Cancer: Is There Any Relationship?

2016· article· en· W2341697401 sur OpenAlexaffvenueabout
Francis Patafio, Steven C. Brooks, Xupan Wei, Yingwei Peng, James Biagi, Chris Booth

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerClinical trialColorectal cancerBreast cancerClinical researchPublic healthPancreatic cancerProstate cancerGerontologyOncologyFamily medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The relative distribution of research output across cancer sites is not well described. Here, we evaluate whether the volume of published research is proportional to the public health burden of individual cancers. We also explore whether research output is proportional to research funding. METHODS: Statistics from the Canadian and American cancer societies were used to identify the top ten causes of cancer death in 2013. All journal articles and clinical trials published in 2013 by Canadian or U.S. authors for those cancers were identified. Total research funding in Canada by cancer site was obtained from the Canadian Cancer Research Alliance. Descriptive statistics and Pearson correlation coefficients were used to describe the relationship between research output, cancer mortality, and research funding. RESULTS: We identified 19,361 publications and 2661 clinical trials. The proportion of publications and clinical trials was substantially lower than the proportion of deaths for lung (41% deaths, 15% publications, 16% clinical trials), colorectal (14%, 7%, 6%), pancreatic (10%, 7%, 5%), and gastroesophageal (7%, 5%, 3%) cancers. Conversely, research output was substantially greater than the proportion of deaths for breast cancer (10% deaths, 29% publications, 30% clinical trials) and prostate cancer (8%, 15%, 17%). We observed a stronger correlation between research output and funding (publications r = 0.894, p < 0.001; clinical trials r = 0.923, p < 0.001) than between research output and cancer mortality (r = 0.363, p = 0.303; r = 0.340, p = 0.337). CONCLUSIONS: Research output is not well correlated with the public health burden of individual cancers, but is correlated with the relative level of research funding.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,375
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,375
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0210,056
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,563
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,010 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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