Considerations and guidance in designing equity-relevant clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Health research has documented disparities in health and health outcomes within and between populations. When these disparities are unfair and avoidable they may be referred to as health inequities. Few trials attend to factors related to health inequities, and there is limited understanding about how to build consideration of health inequities into trials. Due consideration of health inequities is important to inform the design, conduct and reporting of trials so that research can build evidence to more effectively address health inequities and importantly, ensure that inequities are not aggravated. In this paper, we discuss approaches to integrating health equity-considerations in randomized trials by using the PROGRESS Plus framework (Place of residence, Race/ethnicity/culture/language, Occupation, Gender, Religion, Education, Socio-economic status, Social capital and "Plus" that includes other context specific factors) and cover: (i) formulation of research questions, (ii) two specific scenarios relevant to trials about health equity and (iii) describe how the PROGRESS Plus characteristics may influence trial design, conduct and analyses. This guidance is intended to support trialists designing equity-relevant trials and lead to better design, conduct, analyses and reporting, by addressing two main issues: how to avoid aggravating inequity among research participants and how to produce information that is useful to decision-makers who are concerned with health inequities.
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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 | 0,050 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».