Trends in sinusitis research: a systematic review of extramural funding
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Innovation represents a core value of the American Rhinologic Society (ARS), with multiple efforts to promote research in the advancement rhinologic care. We therefore sought to identify trends in extramural sinusitis funding and underutilized sources of support to facilitate future efforts. METHODS: A systematic review of the National Institutes of Health (NIH) Research Portfolio Online Tools (RePORTER) database (fiscal year 1993 to 2017) was completed with the search strategy: ("chronic sinusitis" OR rhinosinusitis). All identified studies were accepted for review, with comparison to ARS membership rolls to identify studies supported by ARS investigators. Foundation awards were surveyed to identify and characterize additional sources of support. RESULTS: The systematic review identified 958 projects receiving NIH funding, of which 120 remain active. The percentage of sinusitis-related awards and total funding relative to all NIH awards increased over the past 10 years (2006 to 2016) from 0.06% (8 / 9128) and 0.09% ($2,151,152 / $3,358,338,602) to 0.87% (86 / 9540) and 0.90% ($37,201,095 / $4,300,145,614). Among active studies, 9 investigators maintain membership in the ARS and serve as principal investigator or project leader in 12 (10%) studies. ARS investigators received the greatest number of awards from the National Institute on Deafness and Other Communication Disrders (n = 8,66.7%), while only receiving 2.2% of awarded funding from the National Institute of Allergy and Infectious Diseases ($607,500/$26,873,022), the largest source of awards for sinusitis research. CONCLUSION: Support for sinusitis research is significantly growing, with the largest source of active funding not being fully utilized by members of the ARS. Further efforts to promote funding priorities among extramural sources is necessary to facilitate increased funding for ARS member initiatives.
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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 | 0,037 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».