Gender bias in cardiovascular advertisements
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Women with cardiovascular disease are treated less aggressively than men. The reasons for this disparity are unclear. Pharmaceutical advertisements may influence physician practices and patient care. AIMS AND OBJECTIVE: To determine if female and male patients are equally likely to be featured in cardiovascular advertisements. METHODS: We examined all cardiovascular advertisements from US editions of general medical and cardiovascular journals published between 1 January 1996 and 30 June 1998. For each unique advertisement, we recorded the total number of journal appearances and the number of appearances in journals' premium positions. We noted the gender, age, race and role of both the primary figure and the majority of people featured in the advertisement. RESULTS: Nine hundred and nineteen unique cardiovascular advertisements were identified of which 254 depicted a patient as the primary figure. A total of 20%[95% confidence interval (CI) 15.3-25.5%] of these advertisements portrayed a female patient, while 80% (95% CI 74.5-84.7%) depicted a male patient, P <0.0001. Female patient advertisements appeared 249 times (13.3%; 95% CI 8.6-18.9%) while male patient advertisements appeared 1618 times (86.7%; 95% CI 81.1-91.4%), P <0.0001. Female patient advertisements also had significantly fewer mean appearances than male patient advertisements in journals' premium positions (0.82 vs. 1.99, P=0.02). Similar results were seen when the advertisements were analysed according to predominant gender. CONCLUSIONS: Despite increasing emphasis on cardiovascular disease in women, significant under-representation of female patients exists in cardiovascular advertisements. Physicians should be cognizant of this gender bias.
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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 | 0,012 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».