From Research to the Bedside: Challenges for Pediatric Academic Researchers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although improving, development of drugs and devices for children is still less effective than for adults. Pediatric academicians play an important role in the bench-to-bedside research process, but much remains to be done to improve their contributions. OBJECTIVE: To provide a non-comprehensive review of selected literature based on my own personal experience as a U.S. based academic researcher who has spent over 4 decades doing pediatric drug and device development. METHODS: This commentary presents a summary of a talk given at a recent pediatric drug development conference. The observations and conclusions reached were based on the author's (largely US) experience and review of past history, the role of academicians in this process, some successful models of public-private collaboration, available funding, and barriers that remain to be overcome. RESULTS: Pediatric-specific legislation and more available funding have increased participation from and successes of US academicians in the pediatric drug and device development process. Incentive based public-private collaborations have been particularly successful. However, academicians still face both attitude and practical barriers to success. CONCLUSIONS: Changes are needed if academicians are to maximize their involvement in pediatric drug and device development.
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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 | 0,119 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,019 |
| Communication savante | 0,022 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».