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Enregistrement W3208146640 · doi:10.7189/jogh.11.15003

Research priorities to address the global burden of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) in the next decade

2021· article· en· W3208146640 sur OpenAlexaff
Davies Adeloye, Dhiraj Agarwal, Peter J. Barnes, Marcel Bonay, Job F. M. van Boven, Jamie Bryant, Gaetano Caramori, David H. Dockrell, Anthony D’Urzo, Magnus Ekström, Gregory E. Erhabor, Cristóbal Esteban, Catherine M. Greene, John R. Hurst, Sanjay Juvekar, Ee Ming Khoo, Fanny W.S. Ko, Brian J. Lipworth, José Luís López-Campos, Matthew Maddocks, David M. Mannino, Fernando J. Martínez, Miguel Ángel Martínez‐García, Renae J. McNamara, Marc Miravitlles, Hilary Pinnock, Alison Pooler, Jennifer K Quint, Peter Schwarz, George M. Slavich, Peige Song, Andrew Tai, Henrik Watz, Jadwiga A. Wedzicha, Michelle C. Williams, Harry Campbell, Aziz Sheikh, Igor Rudan

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensCentre for Global Health ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDepartment of Health and Social CareUK Research and InnovationMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchGovernment of the United Kingdom
Mots-clésCOPDMedicinePulmonary rehabilitationPsychological interventionScarcityGlobal healthPulmonary diseaseEquity (law)Health careIntensive care medicineFamily medicinePublic healthNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The global prevalence of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) has increased markedly in recent decades. Given the scarcity of resources available to address global health challenges and respiratory medicine being relatively under-invested in, it is important to define research priorities for COPD globally. In this paper, we aim to identify a ranked set of COPD research priorities that need to be addressed in the next 10 years to substantially reduce the global impact of COPD. METHODS: We adapted the Child Health and Nutrition Research Initiative (CHNRI) methodology to identify global COPD research priorities. RESULTS: 62 experts contributed 230 research ideas, which were scored by 34 researchers according to six pre-defined criteria: answerability, effectiveness, feasibility, deliverability, burden reduction, and equity. The top-ranked research priority was the need for new effective strategies to support smoking cessation. Of the top 20 overall research priorities, six were focused on feasible and cost-effective pulmonary rehabilitation delivery and access, particularly in primary/community care and low-resource settings. Three of the top 10 overall priorities called for research on improved screening and accurate diagnostic methods for COPD in low-resource primary care settings. Further ideas that drew support involved a better understanding of risk factors for COPD, development of effective training programmes for health workers and physicians in low resource settings, and evaluation of novel interventions to encourage physical activity. CONCLUSIONS: The experts agreed that the most pressing feasible research questions to address in the next decade for COPD reduction were on prevention, diagnosis and rehabilitation of COPD, especially in low resource settings. The largest gains should be expected in low- and middle-income countries (LMIC) settings, as the large majority of COPD deaths occur in those settings. Research priorities identified by this systematic international process should inform and motivate policymakers, funders, and researchers to support and conduct research to reduce the global burden of COPD.

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)0,195
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,166
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1950,166
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0150,011
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations44
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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