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Enregistrement W2528394403 · doi:10.1093/pubmed/fdw103

The future of dementia risk reduction research: barriers and solutions

2016· article· en· W2528394403 sur OpenAlexfundno aff
Susan Mitchell, Simon H. Ridley, Rosa M. Sancho, Matthew Norton

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilQueen's UniversityBangor UniversityPublic Health EnglandMedical Research CouncilUniversity of HertfordshireUniversity of BristolQueen's University BelfastUniversity of AberdeenNewcastle UniversityUniversity College LondonImperial College LondonUniversity of ExeterUniversity of East AngliaUniversity of OxfordMotor Neurone Disease AssociationParkinson's UKNational Institute for Health and Care ResearchAlzheimer's SocietyUniversity of SouthamptonMcGill University
Mots-clésDementiaPublic healthMedicineEnvironmental healthEpidemiologyPsychologyPsychiatryGerontologyNursingDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We examine why dementia prevention and risk reduction are relatively underfunded and suggest potential remediation strategies. The paper is aimed at researchers, funders and policy-makers, both within dementia and also the wider health prevention field. METHODS: A discussion-led workshop, attended by 58 academics, clinicians, funders and policy-makers. RESULTS: The key barriers identified were the gaps in understanding the basic science of dementia; the complex interplay between individual risk factors; variations in study methodology; disincentives to collaboration; a lack of research capacity and leadership and the broader stigma of the condition. Recommendations were made to encourage strategic leadership, provide greater support for grant applications, promote collaboration and support randomized control trials for the research field. CONCLUSION: Having identified the barriers, the key challenge is how to implement the potential solutions. This will require engagement with decision-makers within funding, policy and research to ensure that action takes place.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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