Opportunities, barriers, and recommendations in Down syndrome research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent advances in medical care have increased life expectancy and improved the quality of life for people with Down syndrome (DS). These advances are the result of both pre-clinical and clinical research but much about DS is still poorly understood. In 2020, the NIH announced their plan to update their DS research plan and requested input from the scientific and advocacy community. OBJECTIVE: The National Down Syndrome Society (NDSS) and the LuMind IDSC Foundation worked together with scientific and medical experts to develop recommendations for the NIH research plan. METHODS: NDSS and LuMind IDSC assembled over 50 experts across multiple disciplines and organized them in eleven working groups focused on specific issues for people with DS. RESULTS: This review article summarizes the research gaps and recommendations that have the potential to improve the health and quality of life for people with DS within the next decade. CONCLUSIONS: This review highlights many of the scientific gaps that exist in DS research. Based on these gaps, a multidisciplinary group of DS experts has made recommendations to advance DS research. This paper may also aid policymakers and the DS community to build a comprehensive national DS research strategy.
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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 | 0,319 | 0,451 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,020 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».