Sex Bias Is Increasingly Prevalent in Preclinical Cardiovascular Research: Implications for Translational Medicine and Health Equity for Women
Notice bibliographique
Résumé
nsuring that women are adequately represented in clinical trials is recognized as essential for sex equity in health. However, the use of female animal models and sex-based reporting have not been equally enforced in preclinical stages of research, which often precede and inform clinical trials. In 2014, the National Institutes of Health announced that it would require that sex be considered as a biological variable in applications for preclinical research funding, 1 yet a reluctance to include female animal models in preclinical experiments persists. Inappropriately inferring experimental findings to both sexes when a single sex is studied or when sex is not specified has the potential to disadvantage women by skewing our understanding of disease processes toward male-predominant patterns and by reducing the likelihood of female-specific therapeutics advancing to the clinical realm. We therefore systematically examined all preclinical cardiovascular studies published in American Heart Association journals with archives spanning at least 10 years (Circulation, Circulation Research, Hypertension, Stroke, and Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology [ATVB]) for evidence of sex bias.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».