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Enregistrement W2883636842 · doi:10.1002/alr.22179

Sex bias in rhinology research

2018· article· en· W2883636842 sur OpenAlexfundno aff
Elizabeth D. Stephenson, Zainab Farzal, Adam M. Zanation, Brent A. Senior

Notice bibliographique

RevueInternational Forum of Allergy & Rhinology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Food and Drug AdministrationUniversity of North Carolina at Chapel HillNational Institutes of Health
Mots-clésRhinologyMedicineMeta-analysisDemographySex ratioStatistical analysisDemographicsInternal medicineSurgeryEnvironmental healthOtorhinolaryngologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Analysis of general surgery literature has revealed noteworthy sex bias and underreporting. Our objective was to determine the prevalence of sex bias and underreporting in rhinology. Methods All articles in 2016 issues of Rhinology, the American Journal of Rhinology and Allergy (AJRA), and the International Forum of Allergy and Rhinology (IFAR) were reviewed. Of 369 articles, 248 met inclusion criteria. Excluded studies were cadaveric, meta‐analysis/review, and editorial. Data collected included study type, demographics, and sex‐based statistical analysis. Results There were 202 clinical and 46 basic science/translational studies. From 188 of 202 clinical studies with known sex, 1 included participants of a single sex. Sex matching >50% (SM50) was found in 81.9%, and 55.9% performed sex‐based statistical analysis. Domestic clinical studies performed sex‐based analysis more frequently than international (54.9% vs 44.4%) and exhibited a higher rate of SM50 (84.5% vs 80.3%), though these differences were not statistically significant. For basic/translational studies, 54.5% (24/44) provided sex breakdown. Among these, 29.2% included 1 sex, and 8.3% performed sex‐based analysis. Of 10 using animals, 70.0% utilized 1 sex. The remaining 30.0% did not report sex. None of 4 cell line studies reported cell sex. Less than half (46.2%) of domestic and 56.3% of international studies reported sex breakdown; 7.7% of domestic and 3.0% of international studies performed sex‐based analysis. Conclusion Although sex may impact outcomes, research without sex reporting and analysis is prevalent, particularly among basic science/translational studies. Future research must account for sex in demographics and analysis to best inform evidence‐based clinical guidelines.

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)0,217
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,396
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2170,396
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0120,014
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,220
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,235 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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