Gender‐sensitive reporting in medical research
Notice bibliographique
Résumé
Sex and gender differences influence the health and wellbeing of men and women. Although studies have drawn attention to observed differences between women and men across diseases, remarkably little research has been pursued to systematically investigate these underlying sex differences. Women continue to be underrepresented in clinical trials, and even in studies in which both men and women participate, systematic analysis of data to identify potential sex-based differences is lacking. Standards for reporting of clinical trials have been established to ensure provision of complete, transparent and critical information. An important step in addressing the gender imbalance would be inclusion of a gender perspective in the next Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT) guideline revision. Uniform Requirements for Manuscripts Submitted to Biomedical Journals, as a set of well-recognized and widely used guidelines for authors and biomedical journals, should similarly emphasize the ethical obligation of authors to present data analyzed by gender as a matter of routine. Journal editors are also promoters of ethical research and adequate standards of reporting, and requirements for inclusion of gender analyses should be integrated into editorial policies as a matter of urgency.
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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 | 0,744 | 0,903 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,022 |
| Communication savante | 0,022 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».