Pediatric Neurology Research in the Twenty-First Century: Status, Challenges, and Future Directions Post–COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The year 2020 marked a fundamental shift in the pediatric neurology field. An impressive positive trajectory of advances in patient care and research faced sudden global disruptions by the coronavirus disease 2019 pandemic and by an international movement protesting racial, socioeconomic, and health disparities. The disruptions revealed obstacles and fragility within the pediatric neurology research mission. However, renewed commitment offers unique opportunities for the pediatric neurology research community to enhance and prioritize research directions for the coming decades. METHODS: The Research Committee of the Child Neurology Society evaluated the challenges and opportunities facing the pediatric neurology research field, including reviewing published literature, synthesizing publically available data, and conducting a survey of pediatric neurologists. RESULTS: We identified three priority domains for the research mission: funding levels, active guidance, and reducing disparities. Funding levels: to increase funding to match the burden of pediatric neurological disease; to tailor funding mechanisms and strategies to support clinical trial efforts unique to pediatric neurology; and to support investigators across their career trajectory. Active guidance: to optimize infrastructure and strategies, to leverage novel therapeutics, enhance data collection, and improve inclusion of children in clinical trials. Reducing disparities: to reduce health disparities in children with neurological disease, to develop proactive measures to enhance workforce diversity and inclusion, and increase avenues to balance work-life obligations for investigators. CONCLUSIONS: In this uniquely challenging epoch, the pediatric neurology research community has a timely and important mission to re-engage the public and government, advancing the health of children with neurological conditions.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».