The need for more research into reproductive health and disease
Notice bibliographique
Résumé
Reproductive diseases have a significant impact on human health, especially on women's health: endometriosis affects 10% of all reproductive-aged women but is often undiagnosed for many years, and preeclampsia claims over 70,000 maternal and 500,000 neonatal lives every year. Infertility rates are also rising. However, relatively few new treatments or diagnostics for reproductive diseases have emerged in recent decades. Here, based on analyses of PubMed, we report that the number of research articles published on non-reproductive organs is 4.5 times higher than the number published on reproductive organs. Moreover, for the two most-researched reproductive organs (breast and prostate), the focus is on non-reproductive diseases such as cancer. Further, analyses of grant databases maintained by the Canadian Institutes of Health Research and the National Institutes of Health in the United States show that the number of grants for research on non-reproductive organs is 6-7 times higher than the number for reproductive organs. Our results suggest that there are too few researchers working in the field of reproductive health and disease, and that funders, educators and the research community must take action to combat this longstanding disregard for reproductive science.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».