Trial characteristics associated with under‐enrolment of females in randomized controlled trials of heart failure with reduced ejection fraction: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate temporal trends in the enrolment of females in randomized controlled trials (RCTs) of heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) published in high-impact journals, and assess RCT characteristics associated with under-enrolment. METHODS AND RESULTS: We searched MEDLINE, EMBASE and CINAHL for studies published from January 2000 to May 2019 in journals with impact factor ≥10. We included RCTs that recruited adults with HFrEF. We used a 20% threshold below the sex distribution of HFrEF to define under-enrolment. We used multivariable logistic regression to assess trial characteristics independently associated with under-enrolment. We included 317 RCTs. Among the 183 097 participants, mean (standard deviation) age was 63.0 (7.0) years and 25.5% were female. Females were under-enrolled in 71.6% [95% confidence interval (CI) 66.6-76.6%] of the RCTs; enrolment did not increase significantly between 2000-2019. Sex-related eligibility criteria [odds ratio (OR) 2.05, 95% CI 1.01-4.16; P = 0.046]; recruitment in ambulatory settings (OR 2.56, 95% CI 1.37-4.81; P = 0.003); trial coordination in North America (OR 4.44, 95% CI 1.09-18.07; P = 0.037), Europe (OR 6.79, 95% CI 1.63-27.39; P = 0.018) and Asia (OR 9.33, 95% CI 1.40-12.40; P = 0.033); drug (OR 1.76, 95% CI 1.96-7.36; P < 0.001) and device/surgical interventions (OR 1.69, 95% CI 1.16-9.43; P = 0.002); and men in first and last authorship position (OR 1.32, 95% CI 1.12-3.54; P = 0.047) were associated with under-enrolment of females. CONCLUSIONS: Females were under-enrolled relative to disease distribution in a majority of high-impact HFrEF RCTs, with no change in temporal trends between 2000 and 2019. Trial characteristics and gender of trial leaders were associated with under-enrolment.
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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 | 0,022 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,036 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».