Gaps in the global health research landscape for mpox: an analysis of research activities and existing evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since December 2022, human cases of mpox in the Democratic Republic of the Congo (DRC) have risen at unprecedented rates. We identified a need for systematic mapping of the active research landscape and evidence, assessing their alignment with both local and global research priorities, to inform urgently needed research investments to support response efforts. METHODS: We conducted a mapping review of global research funding and international clinical trial registries and established a systematic rapid research needs appraisals platform to identify existing evidence gaps on mpox research. We analysed the alignment of these to established research categories and both local and globally identified mpox-specific research priorities. RESULTS: We identified 124 ongoing mpox research grants, 79 registered trials and 415 published studies. Most grants (85.0%, n = 105/124), clinical trials (49.3%, n = 39/79) and primary studies (57.7%, n = 205/355) were conducted in high-income countries, with most evidence published in response to the 2022 clade II global mpox outbreaks. Research funding has been focussed on vaccine and therapeutic pre-clinical development. Key gaps remain in both ongoing research and evidence relating to clinical characterisation among populations at risk, clinical trials on effective medical countermeasures specific to clade I, social sciences, health systems research, and healthcare and community protection. CONCLUSIONS: Our findings highlight persistent research gaps related to mpox clade Ib, particularly the limited knowledge on its characteristics and a lack of ongoing efforts to develop effective medical countermeasures, posing a risk to control efforts. Aligning research and investments to locally and globally identified research priorities and evidence gaps will help support national, regional and international responses to prevent transmission and improve outcomes.
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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 | 0,018 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».