The refined Pathways to Cures Research Roadmap for multiple sclerosis cures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple sclerosis is a chronic immune-mediated disease of the central nervous system affecting nearly 3 million people worldwide. Although much progress has been made in the understanding and treatment of MS, cures remain elusive. OBJECTIVES: To accelerate the development of cures for MS by updating the Pathways to Cures Research Roadmap based on a contemporary understanding of disease. The refined Roadmap will help to promote research in scientific areas with great potential to reveal insights leading to cures and inspire greater coordination of global resources. METHODS: Refinements to the Roadmap were achieved during a Global Summit that included close to 200 academic and industry scientists, health care providers, policy makers, funders, and people with MS from 15 countries. RESULTS: The refined Roadmap describes three pathways that target opportunities for generating scientific insights leading to cures. Recommendations for accelerating research progress include, lowering barriers for global data sharing, enhancing collaboration and coordination among research supporters, committing to sustained funding, considering implications for implementation, engaging PwMS and committing to diversity, equity, and inclusion in the global MS movement. CONCLUSION: The refined roadmap provides a strategic framework for tackling the complexities of MS and advancing prevention strategies, effective treatments, and cures.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».