Does published research on non-communicable disease (NCD) in Arab countries reflect NCD disease burden?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To review trends in non-communicable (NCD) research output in the Arab region, in terms of quantity and quality, study design, setting and focus. We also examined differences by time and place, and assessed gaps between research output and NCD burden. METHODS: A scoping review of a total of 3,776 NCD-related reports published between 2000 and 2013 was conducted for seven Arab countries. Countries were selected to represent diverse socio-economic development levels in the region: Regression analyses were used to assess trends in publications over time and by country. Research gaps were assessed by examining the degree of match between proportionate literature coverage of the four main NCDs (CVD, cancer, DM, and COPD) and cause-specific proportional mortality rates (PMR). RESULTS: The annual number of NCD publications rose nearly 5-fold during the study period, with higher income countries having the higher publication rates (per million populations) and the most rapid increases. The increase in the publication rate was particularly prominent for descriptive observational studies, while interventional studies and systematic reviews remained infrequent (slope coefficients = 13.484 and 0.883, respectively). Gap analysis showed a mismatch between cause-specific PMR burden and NCD research output, with a relative surplus of reports on cancer (pooled estimate +38.3%) and a relative deficit of reports on CVDs (pooled estimate -30.3%). CONCLUSION: The widening disparity between higher and lower-income countries and the discordance between research output and disease burden call for the need for ongoing collaboration among Arab academic institutions, funding agencies and researchers to guide country-specific and regional research agendas, support and conduct.
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 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 | 0,048 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».