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Enregistrement W3134708025 · doi:10.1200/jco.2021.39.6_suppl.422

Bladder cancer research funding in Canada and the United States: A comparison between stakeholder priorities and resource allocation from 2017 to 2019.

2021· article· en· W3134708025 sur OpenAlexaffabout
Jeenan Kaiser, Ishjot Litt, Angela B. Smith, Bimal Bhindi, Nimira Alimohamed

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreBaker Hughes (Canada)University of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderBladder cancerAgency (philosophy)Funding AgencyMedicineGrant fundingBusinessCancerPublic relationsPolitical sciencePublic administrationSociologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

422 Background: There is an increasing emphasis on patient-centered research to encourage cancer care that is responsive to patients' needs. Previously, the Bladder Cancer Advocacy Network (BCAN) Patient Survey Network (PSN) engaged patients and other key stakeholders and compiled a prioritized list of research questions in bladder cancer. However, it is uncertain whether these priorities have successfully guided subsequent resource allocation by funding agencies. The purpose of this study was to understand how bladder cancer research funding has been allocated in recent years and to determine whether funding patterns have aligned with patient and caregiver priorities. Methods: We investigated publicly available research databases online or contacted agencies directly to determine bladder cancer research fund allocation in Canada and the US from 2017 to 2019. Each funding competition and all funded projects were evaluated to assess whether they aligned with previously identified priority research areas. Trends in funding allocation were assessed and several key variables including country, year, agency focus, cancer stage, and funding amount were analyzed. Results: Fifteen agencies provided funding to bladder cancer research between 2017 and 2019, amounting to a total of $78,525,974 in funding for 298 projects across Canada and the US. Of this funding, $23,268,258 (30%) went towards projects addressing the stakeholder-identified high priority research questions, $15,575,064 (20%) went towards projects addressing lesser priority questions, and the remaining $39,682,652 (50%) funded projects addressing questions which did not align with previously identified stakeholder priorities. General agencies (non-bladder cancer-specific) funded more priority (high and lesser) projects than bladder cancer-specific agencies (p < 0.001). Among projects addressing non-muscle invasive bladder cancer, 36% of funding went to high priority areas, compared to 13% and 27% for muscle-invasive bladder cancer and metastatic bladder cancer, respectively. Among the top 10% of projects (n = 30) with the greatest funding amount (combined $43,249,792), 45% of the funding went to high priority areas, 21% went to lesser priority areas, and 34% went to non-priority areas. Conclusions: Of nearly $80,000,000 USD allocated to bladder cancer research in recent years, approximately half was allocated to projects addressing stakeholder-identified priority areas while half was allocated to projects that were not aligned with stakeholder priorities. More work is needed to ensure stronger alignment between stakeholder-identified priority areas and funding allocation in bladder cancer research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,014
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,393
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,127 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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