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Enregistrement W3080449855 · doi:10.1016/j.pediatrneurol.2020.08.012

Pediatric Neurology Research in the Twenty-First Century: Status, Challenges, and Future Directions Post–COVID-19

2020· article· en· W3080449855 sur OpenAlexaff
Joshua L. Bonkowsky, Gabrielle deVeber, Barry E. Kosofsky, Erika F. Augustine, Alexander G. Bassuk, Amy R. Brooks‐Kayal, Ryan J. Felling, Heather J. Fullerton, Hannah C. Glass, Zachary M. Grinspan, Réjean M. Guerriero, Michael Johnston, Ariel M. Lyons‐Warren, Steven Maricich, Patricia L. Musolino, Scott L. Pomeroy, Brenda E. Porter, Jong M. Rho, Alexander Rotenberg, Bradley L. Schlaggar, Renée A. Shellhaas, Elliott H. Sherr, Janet S. Soul

Notice bibliographique

RevuePediatric Neurology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Cancer InstituteNational Institute of Mental HealthWeill Cornell Medical CollegeNational Institutes of HealthEpilepsiatutkimussäätiöbluebird bioPTC TherapeuticsBrainsWayAbeona TherapeuticsEisaiJazz PharmaceuticalsPatient-Centered Outcomes Research InstituteWashington University in St. LouisDenali TherapeuticsPediatric Epilepsy Research FoundationChild Neurology FoundationNational Center for Advancing Translational SciencesBeyond Batten Disease FoundationBiogenBatten Disease Support and Research Association
Mots-clésNeurologyPandemicMedicineInclusion (mineral)Pediatric NeurologyClinical trialHealth careHealth equityWorkforcePublic healthFamily medicineDiseasePsychologyPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PediatricsNursingPsychiatryInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,153
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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