Sex‐dependent disparities in critical illness: methodological implications for critical care research
Notice bibliographique
Résumé
Despite persistent efforts by government and research funding agencies to include sex and gender in human health-related research (Institute of Medicine, 2001) and acknowledgement that sex and gender are major determinants of many health-related outcomes (Vlassof, 2007), exploration of these issues in critical illness remains sparse. Historically, sex differences referred to biological dissimilarities between males and females, whereas, gender differences suggested the effect of psychosocially conditioned factors and sociopolitical environments (Holdcroft, 2007). More recently, epigenetic studies have clearly demonstrated interactions between social determinants (like gender) and past experiences and cellular responses to stress (Miller et al., 2011; Stankiewicz et al., 2013; Babenko et al., 2014), suggesting a blurring of these independent definitions. We will use the more inclusive term gender in this review, unless summarizing what authors have stated are sex-specific physiological processes.Although the gender gap in life expectancy, favouring women by 5 years on average (Rochelle et al., 2014), is still unexplained, women exhibit specific health-related susceptibilities (e.g. autoimmune, mood and anxiety disorders) compared to men (Verma et al., 2011). Moreover, in such disease states as coronary artery disease, health-related outcomes are less favourable in women. While some differences are likely attributed to differences in treatments and insidious gender bias (Alspach, 2012), in some conditions women may still have worse outcomes, despite identical care (Anderson and Pepine, 2007).In spite of a long-held belief that women have a better chance to survive critical illness (Kristensen et al., 2014), a closer look at the evidence reveals a complex interactive picture. This editorial aims to briefly synthesize current evidence on the influence of sex and gender on adult critically ill patients' outcomes and to discuss specific methodological implications for critical care research.
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 | 0,157 | 0,300 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».