Sex and gender gap in spinal cord injury research: Focus on cardiometabolic diseases. A mini review
Notice bibliographique
Résumé
Cardiometabolic disease (CMD) is among the leading causes of morbidity and mortality in people with a spinal cord injury (SCI). Despite well-acknowledged sex and gender differences in CMD in the general population, they remain insufficiently studied in persons with SCI. To describe the landscape of sex and gender in SCI research, we searched the literature for systematic reviews on cardiometabolic health in this population. Out of 15 systematic reviews identified, only 9 provided meaningful information on sex. Although one-quarter to one-fifth of the SCI population is female, women comprised only one-eighth to a quarter of study participants. A number of clinical studies purposively excluded women, to make the study population more homogenous. For those studies which included both sexes, in general, no sex-specific analyses were performed due to small sample sizes. All these reasons have contributed to the underrepresentation of females in the current body of evidence. Therefore, future studies should adopt a more sex- and gender-sensitive research framework to address cardiometabolic risk in SCI. Novel and advanced epidemiological methods should also be used, considering small sample sizes. Finally, collaborative research (through consortia and multi-center studies) should be encouraged to include more females. More inclusive research will ensure that everyone will benefit from scientific advancements, regardless of sex and gender.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».