Pathways to cures for multiple sclerosis: A research roadmap
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple Sclerosis (MS) is a growing global health challenge affecting nearly 3 million people. Progress has been made in the understanding and treatment of MS over the last several decades, but cures remain elusive. The National MS Society is focused on achieving cures for MS. OBJECTIVES: Cures for MS will be hastened by having a roadmap that describes knowledge gaps, milestones, and research priorities. In this report, we share the Pathways to Cures Research Roadmap and recommendations for strategies to accelerate the development of MS cures. METHODS: The Roadmap was developed through engagement of scientific thought leaders and people affected by MS from North America and the United Kingdom. It also included the perspectives of over 300 people living with MS and was endorsed by many leading MS organizations. RESULTS: The Roadmap consist of three distinct but overlapping cure pathways: (1) stopping the MS disease process, (2) restoring lost function by reversing damage and symptoms, and (3) ending MS through prevention. Better alignment and focus of global resources on high priority research questions are also recommended. CONCLUSIONS: We hope the Roadmap will inspire greater collaboration and alignment of global resources that accelerate scientific breakthroughs leading to cures for MS.
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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 | 0,056 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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 ».