Sex and gender matter in health research: addressing health inequities in health research reporting
Notice bibliographique
Résumé
Attention to the concepts of 'sex' and 'gender' is increasingly being recognized as contributing to better science through an augmented understanding of how these factors impact on health inequities and related health outcomes. However, the ongoing lack of conceptual clarity in how sex and gender constructs are used in both the design and reporting of health research studies remains problematic. Conceptual clarity among members of the health research community is central to ensuring the appropriate use of these concepts in a manner that can advance our understanding of the sex- and gender-based health implications of our research findings. During the past twenty-five years much progress has been made in reducing both sex and gender disparities in clinical research and, to a significant albeit lesser extent, in basic science research. Why, then, does there remain a lack of uptake of sex- and gender-specific reporting of health research findings in many health research journals? This question, we argue, has significant health equity implications across all pillars of health research, from biomedical and clinical research, through to health systems and population health.
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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 | 0,462 | 0,617 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,040 |
| Communication savante | 0,020 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».