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Enregistrement W4319748857 · doi:10.12688/hrbopenres.13563.1

Dementia research in Ireland: What should we prioritise?

2023· preprint· en· W4319748857 sur OpenAlexaff
Carol Rogan, Bernadette Rock, Emer Begley, Barry Boland, Kevin Brazil, Unai Díaz-Orueta, Sarah Donnelly, Michael Foley, Tony Foley, Caoimhe Hannigan, Louise Hopper, Fiona Keogh, Brian Lawlor, Iracema Leroi, Cora O’Neill, Laura O’Philbin, Maria Pertl, Dominic Trépel, Seán Kennelly

Notice bibliographique

RevueHRB Open Research · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesHealth Research Board
Mots-clésDementiaContext (archaeology)Thematic analysisPsychologyIrishQualitative researchMedicineDiseaseSociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns3:p> <ns3:bold>Background:</ns3:bold> Dementia research prioritisation allows for the <ns3:bold/> systematic allocation of investment in dementia research by governments, funding agencies and the private sector. There is currently a lack of information available in Ireland regarding priority areas for dementia research. <ns3:bold/> To address this gap, <ns3:bold/> a dementia research prioritisation exercise was undertaken, consisting of an online survey of professionals in the dementia field and workshops for people living with dementia and family carers. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold> Methods: <ns3:italic/> </ns3:bold> (1) An anonymous online survey of professionals, based on an existing WHO global survey: The global survey was adapted to an Irish context and participants were asked to score 65 thematic research avenues under 5 criteria; (2) A mixed-methods exercise for people living with dementia and family carers: This involved two facilitated workshops where participants voted on the research themes they felt were important to them and should be addressed through research. <ns3:bold> <ns3:italic/> </ns3:bold> </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Results:</ns3:bold> Eight of the top ten research priorities in the survey of professionals ( <ns3:italic>n</ns3:italic> =108) were focused on the delivery and quality of care and services for people with dementia and carers. Other research avenues ranked in the top ten focused on themes of timely and accurate diagnosis of dementia in primary health-care practices and diversifying therapeutic approaches in clinical trials. Participants in the workshops ( <ns3:italic>n</ns3:italic> =13) ranked ‘better drugs and treatment for people with dementia’, ‘dementia prevention/ risk reduction’ and ‘care for people with dementia and carers’ as their top priority areas. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Conclusions:</ns3:bold> Findings from this prioritisation exercise will inform and motivate policymakers, funders, and researchers to support and conduct research to address the burden of dementia and ensure that the limited resources made available are spent on research that has the most impact for those who will benefit from and use the results of research. </ns3:p>

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0040,023
Intégrité de la recherche0,0010,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,006

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 Opus0,556
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,015 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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