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Enregistrement W2808478092 · doi:10.1002/wmh3.269

Addressing Women's Health

2018· article· en· W2808478092 sur OpenAlexaboutno aff
Arnauld Nicogossian, Bonnie Stabile, Otmar Kloiber, Edward Septimus

Notice bibliographique

RevueWorld Medical & Health Policy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth careGovernment (linguistics)Agency (philosophy)Global healthPopulationFamily medicineClinical trialAlternative medicinePublic healthGerontologyNursingPolitical scienceEnvironmental healthLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disparities in women's health and health care increasingly fuel concerns, prompt studies, and advance international policies.The World Medical Association has consistently highlighted the need to address inequities in women's health care, and the World Health Organization continues to include improvements to women and children's health prominently among its goals (World Health Organization, 2009; World Medical Association, 2002, 2008).Until recently, women's health suffered from a void in knowledge to appropriately inform practice and medical policies (Institute of Medicine, 2010), despite the fact that women represent the largest segment of the world population.Until the post-World War II era, male subjects were exclusively used in animal or human biomedical experiments and drug trials.The results of these studies were extrapolated to female, elderly, and child patients.For example, common medications used in men were administered to children, but in smaller doses, and aspirin was administered to women to prevent heart attacks.In 1990, the National Institutes of Health (NIH) required the inclusion of female subjects in clinical trials and biomedical research.Unfortunately, inadequate knowledge and neglect persists in many world medical communities, even after the mandatory inclusion of women in clinical trials.The U.S. Government Accountability Office finds that the Federal Drug Administration does not now have appropriate management systems to monitor how many women are in clinical trials, to be assured that NDAs and IND annual reports are in compliance with pertinent regulations for presenting outcome data by sex and tabulating the number of women included in ongoing trials, or to confirm that its medical officers have adequately addressed sex-related issues in their reviews.While FDA has taken some promising initial steps to address these deficiencies, it is important that the agency finalize the pilot programs it has underway and give sustained

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,006

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.

Tête enseignante Opus0,178
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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