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Enregistrement W2152237742 · doi:10.1186/2046-4053-3-33

The challenges of including sex/gender analysis in systematic reviews: a qualitative survey

2014· article· en· W2152237742 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaInstitute of Gender and HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésSystematic reviewMultidisciplinary approachGender equityMedicineGender analysisReproductive healthMEDLINEApplied psychologyMedical educationPsychologySocial sciencePopulationEnvironmental healthSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Systematic review methodology includes the rigorous collection, selection, and evaluation of data in order to synthesize the best available evidence for health practice, health technology assessments, and health policy. Despite evidence that sex and gender matter to health outcomes, data and analysis related to sex and gender are frequently absent in systematic reviews, raising concerns about the quality and applicability of reviews. Few studies have focused on challenges to implementing sex/gender analysis within systematic reviews. METHODS: A multidisciplinary group of systematic reviewers, methodologists, biomedical and social science researchers, health practitioners, and other health sector professionals completed an open-ended survey prior to a two-day workshop focused on sex/gender, equity, and bias in systematic reviews. Respondents were asked to identify challenging or 'thorny' issues associated with integrating sex and gender in systematic reviews and indicate how they address these in their work. Data were analysed using interpretive description. A summary of the findings was presented and discussed with workshop participants. RESULTS: Respondents identified conceptual challenges, such as defining sex and gender, methodological challenges in measuring and analysing sex and gender, challenges related to availability of data and data quality, and practical and policy challenges. No respondents discussed how they addressed these challenges, but all proposed ways to address sex/gender analysis in the future. CONCLUSIONS: Respondents identified a wide range of interrelated challenges to implementing sex/gender considerations within systematic reviews. To our knowledge, this paper is the first to identify these challenges from the perspectives of those conducting and using systematic reviews. A framework and methods to integrate sex/gender analysis in systematic reviews are in the early stages of development. A number of priority items and collaborative initiatives to guide systematic reviewers in sex/gender analysis are provided, based on the survey results and subsequent workshop discussions. An emerging 'community of practice' is committed to enhancing the quality and applicability of systematic reviews by integrating considerations of sex/gender into the review process, with the goals of improving health outcomes and ensuring health equity for all persons.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,098
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0980,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,508
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,006 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle