Management of rare and undiagnosed diseases: insights from researchers and healthcare professionals in Türkiye
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Diagnosis, treatment and management of rare diseases (RD) pose unique challenges due to their complex nature, significantly impacting the daily experiences of researchers and healthcare professionals working in this field. Despite increasing awareness and progress in the field of RD worldwide in recent years, a significant gap remains in our understanding of the specific barriers that these professionals face in their work with RD. This study provides a detailed survey analysis that sheds light on the challenges that researchers and healthcare professionals face in diagnosing, treating, managing and conducting research on RD. Methods: We developed a national online survey with three RD stakeholder groups (Researchers, Healthcare professionals and researcher-healthcare professionals) to identify the main challenges and needs in Türkiye for the diagnosis, treatment and follow-up processes of rare and undiagnosed diseases. Results: The survey was completed by 363 participants, revealing that participants face key challenges such as the need to refer patients to specialized centers, financial burdens, limited access to necessary tests, inadequate support for rare disease research and a lack of interdisciplinary collaboration. Participants also noted that RD are inherently difficult to conduct research on with small cohorts. Survey results also suggest a number of policy improvements to accelerate research on RD: increased funding, establishment of robust surveillance systems, and development of comprehensive national action plans and guidelines on RD. Discussion: To the best of our knowledge, this is the first study to be conducted in Türkiye. This study contributes to the understanding of the needs of professionals in rare disease research and highlights the urgent need for system improvements to support them.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».