Sex bias in rhinology research
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,217 | 0,396 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».