Measuring the data gap: inclusion of sex and gender reporting in diabetes research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Important sex and gender differences have been found in research on diabetes complications and treatment. Reporting on whether and how sex and gender impact research findings is crucial for developing tailored diabetes care strategies. To analyze the extent to which this information is available in current diabetes research, we examined original investigations on diabetes for the integration of sex and gender in study reporting. METHODS: We examined original investigations on diabetes published between January 1 and December 31, 2015, in the top five general medicine journals and top five diabetes-specific journals (by 2015 impact factor). Data were extracted on sex and gender integration across seven article sections: title, abstract, introduction, methods, results, discussion, and limitations. RESULTS: We identified 155 original investigations on diabetes, including 115 randomized controlled trials (RCTs) and 40 observational studies. Sex and gender were rarely incorporated in article titles, abstracts and introductions. Most methods sections did not describe plans for sex/gender analyses; 47 (30.3%) articles described plans to control for sex/gender in the analysis and 12 (7.7%) described plans to stratify results by sex/gender. While most articles (151, 97.4%) reported the sex/gender of study participants, only 10 (6.5%) of all articles reported all study outcomes separately by sex/gender. Discussion of sex-related issues was incorporated into 21 (13.5%) original investigations; however, just 1 (0.6%) discussed gender-related issues. Comparison by journal type (general medicine vs. diabetes specific) yielded only minor differences from the overall integration results. In contrast, RCTs performed more poorly on multiple sex/gender assessment metrics compared to observational studies. CONCLUSIONS: Sex and gender are poorly integrated in current diabetes original investigations, suggesting that substantial improvements in sex and gender data reporting are needed to inform the evidence to support sex- and gender-specific diabetes care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,619 | 0,866 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».