Global colorectal cancer research, 2007‐2021: Outputs and funding
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to provide an evidence base for colorectal cancer research activity that might influence policy, mainly at the national level. Improvements in healthcare delivery have lengthened life expectancy, but within a situation of increased cancer incidence. The disease burden of CRC has risen significantly, particularly in Africa, Asia and Latin America. Research is key to its control and reduction, but few studies have delineated the volume and funding of global research on CRC. We identified research papers in the Web of Science (WoS) from 2007 to 2021, and determined the contributions of the leading countries, the research domains studied, and their sources of funding. We identified 62 716 papers, representing 5.7% of all cancer papers. This percentage was somewhat disproportionate to the disease burden (7.7% in 2015), especially in Eastern Europe. International collaboration increased over the time period in almost all countries except in China. Genetics, surgery and prognosis were the leading research domains. However, research on palliative care and quality-of-life in CRC was lacking. In Western Europe, the main funding source was the charity sector, particularly in the UK, but in most other countries government played the leading role, especially in China and the USA. There was little support from industry. Several Asian countries provided minimal contestable funding, which may have reduced the impact of their CRC research. Certain countries must perform more CRC research overall, especially in domains such as screening, palliative care and quality-of-life. The private-non-profit sector should be an alternative source of support.
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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 | 0,066 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,048 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,019 |
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 ».