Abstract WMP106: Why Are Women Less Represented in ICH Trials?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fewer women than men tend to be enrolled in clinical trials of intracerebral hemorrhage (ICH). It is unclear whether this reflects lower prevalence of ICH in women, selection bias, poor recruitment efforts, or other factors. We undertook this study to examine differences between women and men in the reasons for exclusion from the iDEF (Intracerebral hemorrhage Deferoxamine) trial. Methods: The screen failure log included 29 different reasons for exclusion. Chi square statistics and p-values were used to evaluate whether women and men differed with regard to reason for screen failure. Findings: The iDEF trial enrolled 294 subjects; 38.5% were women. A total of 8776 subjects were screen failures. Sex was missing in 58. The remaining 8718 were included in this analysis; 3982 women (45.7%) and 4736 men (54.3%) (p<0.0001). The enrollment rates were 2.8% in women vs. 3.7% in men (p=0.01). We were unable to obtain consent in 1.3% of women vs 1.7% of men (p=0.1), and patients/families declined participation in 1.3% of women vs. 1.3% of men (p=0.9). More women than men failed screening because of age >80 (22.4% vs 12.6%) and pre-existing DNR/DNI (3.7% vs. 2.8%). Conversely, fewer women than men failed screening because inability to administer study drug within 24 hour due to late presentation (6.6% vs 7.8%), admission NIHSS score <6 (10.2% vs 13.2%), coagulopathy (5.3% vs 7.5%), inability to comply with the protocol (0.7% vs 1.3%), abnormal renal function (1.9% vs 2.9%), drug/alcohol abuse (1.7% vs 3.7%), and presentation with confirmed aspiration or pneumonia (1.1% vs 1.8%).These differences were statistically significant. Interpretation: Results from this multi-center, prospective, ICH trial indicate that lower rates of women enrollment may be attributed to older age and higher rates of pre-existing DNR/DNI orders. Inability to obtain consent or declining participation was similar between women and men, arguing against selection bias. Our findings should be confirmed in other ICH trials to determine if additional efforts are needed to improve women’s participation in future studies. Funding: US National Institutes of Health and US National Institute of Neurological Disorders and Stroke (U01NS074425)
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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 | 0,058 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».