Mental Health Retrosight: Understanding the returns from research (lessons from schizophrenia): Policy Report
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impacts arising from neuroscience and mental health research going back 20-25 years, and identifies attributes of the research, researchers or research setting that are associated with translation into patient benefit, in the particular case of schizophrenia. The study combined two methods: forward-tracing case studies to examine where scientific advances of 20 years ago have led to impact today; and backward-tracing perspectives to identify the research antecedents of today's interventions in schizophrenia. These research and impact trails are followed principally in Canada, the UK and the USA. The headline findings are as follows: The case studies and perspectives support the view that mental health research has led to a diverse and beneficial range of academic, health, social and economic impacts over the 20 years since the research was undertaken.Clinical research has had a larger impact on patient care than basic research has over the 20 years since the research was undertaken.Those involved in mental health research who work across boundaries are associated with wider health and social benefits.Committed individuals, motivated by patient need, who effectively champion research agendas and/or translation into practice are key in driving the development and implementation of interventions.This study provides an overview of the methods and presents the full set of findings, with the policy provocations they raise, and an emerging research agenda. It has been written for funders of biomedical and health research and health services, health researchers, and policymakers in those fields. It will also be of interest to those involved in research and impact evaluation.
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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 | 0,062 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,019 |
| Communication savante | 0,028 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,034 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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.
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 ».