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Enregistrement W4280580229 · doi:10.2196/36194

Existing Funding Sources in Degenerative Cervical Myelopathy Research: Scoping Review

2022· article· en· W4280580229 sur OpenAlexvenueno aff
Henry Bestwick, Jye Quan Teh, Oliver Mowforth, Ben Grodzinski, Mark Kotter, Benjamin M. Davies

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésGeneral partnershipMyelopathyChinaMedicinePolitical scienceAllianceFamily medicineBusinessLibrary scienceSpinal cordFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Degenerative cervical myelopathy (DCM) is a common, disabling condition of symptomatic cervical spinal cord compression that requires significant research advances to improve patient outcomes. A James Lind Alliance Partnership recently identified the top research priorities for DCM. To effectively address these priorities, appropriate funding of DCM research is essential. OBJECTIVE: The aim of this paper is to review current funding in DCM research and highlight future research funding opportunities. METHODS: A systematic search of Web of Science for "cervical AND myelopathy" was conducted. Papers exclusively studying DCM with declared funding and published between January 1, 1995, and March 21, 2020, were considered eligible. Funding sources were classified by country of origin and organization type. A grant search was also conducted using Dimensions.ai (Digital Science Ltd). RESULTS: A total of 621 papers were included, with 300 unique funding bodies. The top funders were AO Spine (n=87); National Institutes of Health, USA (n=63); and National Natural Science Foundation, China (n=63). Funding sources in the USA (n=242) supported the most DCM research, followed by China (n=209) and Japan (n=116). Funding in the USA was primarily provided by corporate or nonprofit organizations (146/242, 60.3%), while in China, the majority of funding was from institutions (208/209, 99.5%). Dimensions.ai gives an estimate for the total declared grant funding awards for DCM-specific research. Data here showed 180 grants awarded specifically for DCM research, with a total value of US $45.6 million since 1996. CONCLUSIONS: DCM funding appears to be predominantly from the USA, China, and Japan, aligning with areas of high DCM research activity and underpinning the importance of funding to increasing research capacity. The existing funding sources differ from medical research in general, representing opportunities for future investment in DCM.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,345
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,214 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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