The first global landscape analysis of multiple sclerosis research funding
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Multiple sclerosis (MS) is an immune-mediated central nervous system disorder and a growing global health challenge affecting nearly 3 million people worldwide. Incidence and prevalence continue to increase with no known cause or cure. Globally governments and non-profit organizations fund research toward better understanding of and treatments for multiple sclerosis. METHODS: This study identified MS research projects funded between 2021 and 2023 by government and non-profit organization sources. Projects were described by type of scientific approach, Pathways to Cure research category (i.e. Stop, Restore, End), and other key characteristics. RESULTS: Over 2,300 MS research projects were identified through 16 non-profit MS organizations and 18 government databases. The overall global portfolio of these projects is valued at nearly one and a half billion Euros. The majority of projects were classified in the Stop category (60%). Research collaboration occurs in many forms among the research community; around 272 projects were reported to be co-funded. CONCLUSION: Global MS research collaboration will accelerate progress toward increased knowledge, effective treatments, improved health outcomes, and ultimately cures for MS. This landscape analysis highlights the current distribution of MS research investment between topics and begins to suggest where the MS community should focus to increase potential impact for current and future endeavors.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».