International collaborative actions and transparency to understand, diagnose, and develop therapies for rare diseases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rare diseases, which affect over 350 million people worldwide and frequently go undiagnosed or misdiagnosed for years, suffer from sparse and dispersed medical knowledge leading to even rarer approved and effective therapeutic options for patients. A vast, unmet need for research and investment to advance diagnostic capabilities and therapeutic development must be confronted, despite the myriad of challenges faced. Several fundamental shifts are changing the landscape of rare diseases research and development, particularly with the application and extension of results to common diseases and the advancement of personalized medicine initiatives. Collaborative strategies that pool resources and knowledge are vital, including team science, research networks, novel funding models, shared knowledge platforms, and innovative regulatory frameworks. Importantly, patients are also increasingly involved as research partners and funders, pushing for open science and transparency, and breaking down data silos and geographical borders, often enabled by online platforms accessible from across the globe. The International Rare Diseases Research Consortium (IRDiRC), established in 2011, has been working diligently to unify stakeholders (e.g., funding bodies, companies, umbrella patient advocacy groups, researchers, and experts) to seek and drive solutions that aim to accelerate diagnosis and therapeutic development for rare diseases worldwide. Further and future advances will depend on continued collaborations and cooperation among stakeholders, working hand in hand with patients, and exponentially improving research and development efficiency. Critically, engagement with stakeholders from underrepresented populations and less‐developed countries must be prioritized, to enable all people living with a rare disease to receive an accurate diagnosis, care, and therapy.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».