Appraising the Evidence: Applying Sex- and Gender-Based Analysis (SGBA) to Cochrane Systematic Reviews on Cardiovascular Diseases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the use of sex- and gender-based analysis (SGBA) in systematic reviews of cardiovascular health in order to strengthen the evidence base for clinical practice and policy. METHODS: To determine the current status of SGBA in systematic reviews, an appraisal tool was developed by the research team and applied by an independent reviewer to a random sample of 38 Cochrane systematic reviews. The sample was drawn from reviews addressing interventions for cardiovascular diseases (CVD). A random sample of Cochrane reviews in cardiovascular health was selected from the Cochrane Library, Issue 3, 2001, to Issue 3, 2007. The main outcome measure was the number of reviews that included analysis of sex or gender or both. RESULTS: Our findings showed that SGBA was generally absent in the sampled reviews. Data were rarely disaggregated by sex; only 2 of 38 reviews reported any sex or gender research gaps. Only one quarter of the reviews included a rationale as to why any subgroup analyses by sex were or were not completed. None of the 38 reviews met all of the appraisal tool criteria. As well, we found that where sex or gender was mentioned, the terms were used interchangeably. CONCLUSIONS: Despite increasing evidence over the past decade documenting that sex and gender frequently matter in CVD, this study demonstrated that SGBA was rarely considered in systematic reviews. We suggest this omission has important implications for assuring the quality of research and of evidence-based policy and practice and for achieving equitable health outcomes for women and men. To build a robust evidence base for future work in cardiovascular health, we propose that the methodologies of systematic reviews and of SGBA be refined and synchronized to enhance the collection, synthesis, and analysis of evidence for decision making.
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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 | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».