Impact of the COVID-19 Pandemic on Cardiovascular Science: Anticipating Problems and Potential Solutions: A Presidential Advisory From the American Heart Association
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has had worldwide repercussions for health care and research. In spring 2020, most non-COVID-19 research was halted, hindering research across the spectrum from laboratory-based experimental science to clinical research. Through the second half of 2020 and the first half of 2021, biomedical research, including cardiovascular science, only gradually restarted, with many restrictions on onsite activities, limited clinical research participation, and the challenges associated with working from home and caregiver responsibilities. Compounding these impediments, much of the global biomedical research infrastructure was redirected toward vaccine testing and deployment. This redirection of supply chains, personnel, and equipment has additionally hampered restoration of normal research activity. Transition to virtual interactions offset some of these limitations but did not adequately replace the need for scientific exchange and collaboration. Here, we outline key steps to reinvigorate biomedical research, including a call for increased support from the National Institutes of Health. We also call on academic institutions, publishers, reviewers, and supervisors to consider the impact of COVID-19 when assessing productivity, recognizing that the pandemic did not affect all equally. We identify trainees and junior investigators, especially those with caregiving roles, as most at risk of being lost from the biomedical workforce and identify steps to reduce the loss of these key investigators. Although the global pandemic highlighted the power of biomedical science to define, treat, and protect against threats to human health, significant investment in the biomedical workforce is required to maintain and promote well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».