Stroke and Myocardial Infarction: A Comparative Systematic Evaluation of Gender-Specific Analysis, Funding and Authorship Patterns in Cardiovascular Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Major gender differences exist in cardiovascular diseases and lead to different outcomes in women and men. However, attention and incorporation of sex-/gender-specific research might vary among disciplines. We therefore conducted a systematic review comparing publication characteristics and trends between stroke and myocardial infarction (MI) with respect to sex- and gender-related aspects. METHODS: A systematic literature search was performed in PubMed to identify gender-/sex-related articles published for stroke and MI between 1977 and 2008. A specifically designed text mining program was used, and all literature was rated by two independent investigators. Publications were classified according to type of research performed, publication year, funding, geographical location, and gender of first and last authors. RESULTS: 962 articles were retrieved and limited to 405 (42%) gender-relevant publications; 131 on stroke and 274 on MI. Type of performed research differed, especially in disease management, which received little attention (17%) in stroke, while representing the major focus in MI (40%). In both areas, clinical presentation received little attention (3 and 5%). Although publications progressively increased in both fields, an 8- to 10-year time gap emerged for stroke compared to MI. Last authors in both areas were predominantly men, but female last authorship is increasing more significantly over time in the field of stroke. Research on sex and gender differences in MI and stroke is largely underfunded, particularly by the EU. CONCLUSIONS: The data demonstrate how sex-/gender-specific research differs between specialties, most likely due to the diverse interest, funding opportunities and authorship distributions identified.
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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 | 0,047 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».