Characterization of clinical study populations by race and ethnicity in biomedical literature.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The importance of race and ethnicity in biomedical research has long been a subject of debate, recently heightened by data revealed by the completion of the sequencing of the human genome and the mapping of human genetic variation. We aimed to determine whether and how the reporting of race has changed over the last three decades and how the practice may differ given study location, where the journal of publication is based, and decade of publication. DESIGN: We analyzed a sample of studies published in the Journal of the American Medical Association, The Lancet, and the Canadian Medical Association Journal from 1980 to 2009. MAIN OUTCOME MEASURES: The number of articles that reported race by journal and decade and the descriptors used. RESULTS: Of 1867 articles analyzed, 17.30% reported race. The reporting of race and number of populations reported increased over time for all three journals. In addition, the diversity of race/ethnicity descriptors increased, with increased use of race/ethnicity combinations and nationality of research subjects. CONCLUSION: Though it has increased over the past few decades, the reporting of race/ethnicity of study populations is relatively low, ambiguous and inconsistent, likely influenced by the uncertain relevance of these variables to the study's outcomes, study location, researcher views, and the policies of journals and funding agencies. Thus, due to the inconsistent and ambiguous practice of reporting race/ethnicity, comparison of study outcomes can result in misleading conclusions. Improvements in standardization of terms and new approaches to characterize research participants related to race/ethnicity are imperative.
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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 | 0,146 | 0,476 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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; 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 ».