Toward a global research agenda for preventing multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Considerable progress has been made in understanding genetic and environmental risk factors for multiple sclerosis (MS), yet we still cannot prevent MS. OBJECTIVES: To drive progress in primary and secondary prevention of MS by developing a comprehensive research agenda based on current knowledge. METHODS: A global workshop convened people with lived experience, clinicians, researchers, and policymakers with expertise in MS, other chronic diseases, epidemiology, clinical trials, genomics, immunology, virology, behavioral science, and public health to develop pathways to advance the MS prevention agenda. RESULTS: Regarding primary prevention, workshop participants recommended acting on known modifiable risk factors; identifying novel etiological factors and determining how they lead to disease; and building coalitions including organizations with shared interests. Regarding secondary prevention, workshop participants recommended identifying biomarkers relevant from initial immune dysregulation through to initial clinical presentation, linking biomarkers to long-term MS outcomes, developing cost-effective screening tools for MS and point-of-care testing, and developing prodromal criteria for MS that could be implemented clinically. Communication and evaluation frameworks, adoption of an implementation mind-set, and engagement of public health were highlighted as key supporting elements. CONCLUSION: This workshop sets the stage for developing a global prevention agenda for MS.
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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 | 0,083 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,016 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».