Canadian epilepsy priority-setting partnership: Toward a new national research agenda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health research agendas are often set by researchers or by industry and may not reflect the needs and priorities of end users. This priority-setting partnership (PSP) for epilepsy was undertaken to identify the most pressing unanswered questions about epilepsy and seizures from the perspective of people with epilepsy (PWE) and their care providers. METHODS: Using the methodology developed by the James Lind Alliance (JLA), evidence uncertainties were gathered via online surveys from stakeholders across Canada. Submissions were formed into summary questions and checked against existing evidence to determine if they were true uncertainties. Verified uncertainties were then ranked by patients, caregivers, and healthcare providers and a final workshop was held to reach a consensus on the top 10 priorities. RESULTS: The final top 10 list reflects the priority areas of focus for research as identified by the Canadian epilepsy community, including genetic markers for diagnosis and treatment, concerns about living with the long-term effects of epilepsy, and addressing knowledge gaps in etiology and treatment approaches. CONCLUSION: This project represents the first systematic evidence of patient- and clinician-centered research priorities for epilepsy. The results of this priority-setting exercise provide an opportunity for researchers and funding agencies to align their agendas with the values and needs of the epilepsy community in order to improve clinical outcomes and quality of life (QOL) for PWE.
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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 | 0,044 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,008 |
| Communication savante | 0,020 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,002 |
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.
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 ».