We've Come A Long Way, Maybe: Recruitment of Women and Analysis of Results by Sex in Clinical Research
Notice bibliographique
Résumé
During the last decade, North American policymakers have started to demand more representative research populations. Several papers have suggested that there has been improvement, over the last decade, in the number of studies that include women as subjects, yet these same papers have expressed concern that many investigators omit analysis of data by sex from their research reports. Our study examined all clinical research ethics applications from July 1, 1995, to June 30, 2000, at a tertiary care Canadian university teaching hospital to determine whether the investigator planned to recruit both men and women and whether he or she intended to perform analysis of data by sex. For research studying nonsex-specific conditions, 97.6% of researchers intended to recruit both men and women, yet only 20.2% planned to perform analysis of data by sex. This proportion decreased from 29.9% in 1995-1996 to 16.9% in 1999-2000. Seventy-seven percent of the applications submitted were for studies involving drugs, and only 17% of these nonsex-specific studies planned an analysis of data by sex. The results of this study indicate that although researchers in Canada are aware of the importance of planning to recruit women into clinical trials, more needs to be done to ensure that they plan and perform analyses of data by sex.
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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 | 0,526 | 0,593 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,034 |
| Communication savante | 0,013 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».