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Enregistrement W3198306866 · doi:10.1177/20552173211038030

Research interrupted: The impact of the COVID-19 pandemic on multiple sclerosis research in the field of rehabilitation and quality of life

2021· article· en· W3198306866 sur OpenAlexaff
Rebecca Maguire, Sinéad M. Hynes, Barbara Seebacher, Valerie J. Block, Kathleen M. Zackowski, Johanna Jonsdottir, Marcia Finlayson, Prudence Plummer, Jennifer Freeman, Barbara S. Giesser, Gloria von Geldern, Michelle Ploughman

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal - Experimental Translational and Clinical · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensQueen's UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)RehabilitationWilcoxon signed-rank testQuality of life (healthcare)2019-20 coronavirus outbreakPsychologyMultiple sclerosisMedicineGerontologyNursingPhysical therapyDiseasePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has likely had a negative impact on rehabilitation and quality of life (QoL) research in multiple sclerosis (MS). METHOD: We explored perceived barriers to research among 87 researchers, representing 18 countries, both prior to and since COVID-19. RESULTS: A Wilcoxon signed-rank test found that significantly more researchers reported experiencing barriers to research since the onset of the pandemic compared to pre-COVID-19 (p < .001), with 78% of respondents reporting at least some barriers since COVID-19. The most commonly-cited barriers related to participant access (n = 38) and interruptions/delays to projects (n = 19). Although no gender differences were found in the number of barriers reported, female respondents were more likely to cite time or competing demands as barriers to research. Females were also more likely to perceive being negatively impacted by the pandemic compared to other genders (p = .007). CONCLUSIONS: Implications for the future landscape of rehabilitation research in MS are discussed.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,649
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,072 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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