The landscape of inter-institutional and multinational collaborations in Kawasaki disease
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Integrated research potentiates evidence-based knowledge, particularly for uncommon diseases such as Kawasaki disease (KD). The 14th International Kawasaki Disease Symposium focussed on "Fostering global collaborations to solve KD," circulated a 23-question survey highlighting existing collaborations. Methods: Information was collected from KD collaborative groups. One or more of the following characteristics defined a collaborative effort: recurrent clinical trials collaborations; international, national, or inter-state research; multi-institutional research; national, government-funded or government-appointed research; epidemiology group; focus group on KD practice and science or other health organization chapters. Results: Responses from 21 groups were limited to a single country (67%). The groups had formed between 1991 and 2022. The multi-institutional groups included a median of 1 to 20 countries composed of 2-150 institutions. The groups included 10-20 active members (38%), 20-50 members (38%), 50-100 (14%), or more than 100 members (10%). A majority (67%) of collaborations produced 2-11 peer-reviewed publications. Groups operated under a centralized governance structure (62%), with a steering committee (92%), bylaws (23%), membership fees (8%), or another structure (8%). Only 33% had a written mission statement. While 48% had no formal funding sources, the remainder were funded by granting agencies (29%), governmental funding (24%), private donations and fundraising drives (19%), industry support (10%), and other sources (5%). Conclusions: The majority of polled collaborative KD groups are multicenter and national. Despite the lack of funding, most groups demonstrate successful collaborations that result in peer-reviewed publications. There is a need for advocacy to support funding for these important collaborative groups.
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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 | 0,053 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».