The future of translational research on alcohol use disorder
Notice bibliographique
Résumé
In March 2019, a scientific meeting was held at the University of California, Los Angeles (UCLA) Luskin Center to discuss approaches to expedite the translation of neurobiological insights to advances in the treatment of alcohol use disorder (AUD). A guiding theme that emerged was that while translational research in AUD is clearly a challenge, it is also a field ripe with opportunities. Herein, we seek to summarize and disseminate the recommendations for the future of translational AUD research using four sections. First, we briefly review the current landscape of AUD treatment including the available evidence-based treatments and their uptake in clinical settings. Second, we discuss AUD treatment development efforts from a translational science viewpoint. We review current hurdles to treatment development as well as opportunities for mechanism-informed treatment. Third, we consider models of translational science and public health impact. Together, these critical insights serve as the bases for a series of recommendations and future directions. Towards the goal of improving clinical care and population health for AUD, scientists are tasked with bolstering the clinical applicability of their research findings so as to expedite the translation of knowledge into patient care.
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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 | 0,172 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,012 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».