Bridging Science and Hope: integrating and Communicating Lived experience in Accelerating Medicines Partnership® Schizophrenia Program
Notice bibliographique
Résumé
The Accelerating Medicines Partnership Schizophrenia (AMP® SCZ) program integrates lived experience into psychosis research, leveraging over three decades of foundational studies to improve research quality, promote community engagement, and ensure ethical implementation of precision psychiatry. Lived experience is embedded in the program’s governance, shaping study protocols, recruitment strategies, and digital tools such as the mindLAMP platform. Study sites also integrate lived experience through youth advisory boards, peer support specialists, and advisory committees, ensuring diverse perspectives inform research design and implementation. These efforts aim to develop predictive tools and therapeutic strategies while maintaining ethical and participant-centered practices. Advocacy organizations, such as the National Alliance on Mental Illness (NAMI), have fostered collaboration among government, industry, and academic partners, shaping outreach and engagement strategies. Dissemination efforts, led by the Website and Outreach Workgroup (WOW), include an accessible, Section 508-compliant website and co-designed resources, building trust and engagement within communities. By integrating lived experience at every stage, the program aims to foster trust, enhance research outcomes, and inform future strategies for treatment and prevention. Watch Dr. Tina Kapur, Dr. Kathryn Eve Lewandowski, and Dr. Carlos A. Larrauri discuss this article and their work at: https://vimeo.com/1050068801 .
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 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 | 0,021 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».