The Integration of Sex and Gender Considerations Into Biomedical Research: Lessons From International Funding Agencies
Notice bibliographique
Résumé
To improve the outcomes of research and medicine, government-based international research funding agencies have implemented various types of policies and mechanisms with respect to sex as a biological variable and gender as a sociocultural factor. After the 1990s, the US National Institutes of Health (NIH), the Canadian Institutes of Health Research (CIHR), and the European Commission (EC) began requesting that applicants address sex and gender considerations in grant proposals, and offering resources to help the scientific community integrate sex and gender into biomedical research. Although it is too early to analyze data on the success of all of the policies and mechanisms implemented, here we review the use both of carrots (incentives) and sticks (requirements) developed to motivate researchers and the entire scientific research enterprise to consider sex and gender influences on health and in science. The NIH focused on sex as a biological variable (SABV) aligned with an initiative to enhance reproducibility through rigor and transparency; CIHR instituted a sex- and gender-based analysis (SGBA) policy; and the EC required the integration of the "gender dimension," which incorporates sex, gender, and intersectional analysis into research and innovation. Other global efforts are briefly summarized. Although we are still learning what works, we share lessons learned to improve the integration of sex and gender considerations into research. In conjunction with refining and expanding the policies of funding agencies and mechanisms, private funders/philanthropic groups, editors of peer-reviewed journals, academic institutions, professional organizations, ethics boards, health care systems, and industry also need to make concerted efforts to integrate sex and gender into research, and we all must bridge across silos to promote systemwide solutions throughout the biomedical enterprise. For example, policies that encourage researchers to disaggregate data by sex and gender, the development of tools to better measure gender effects, or policies similar to SABV and/or SGBA adopted by private funders would accelerate progress. Uptake, accountability for, and a critical appraisal of sex and gender throughout the biomedical enterprise will be crucial to achieving the goal of relevant, reproducible, replicable, and responsible science that will lead to better evidence-based, personalized care for all, but especially for women.
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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 | 0,235 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,034 |
| Communication savante | 0,028 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».