Use of Race, Ethnicity, and National Origin in Studies Assessing Cardiovascular Risk in Women With a History of Hypertensive Disorders of Pregnancy
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Women with a history of hyperBtensive disorders of pregnancy (HDP) are at particularly high risk for cardiovascular disease (CVD) and CVD-related death, and certain racial and ethnic subpopulations are disproportionately affected by these conditions. We examined the use of race, ethnicity, and national origin in observational studies assessing CVD morbidity and mortality in women with a history of HDP. A total of 124 studies, published between 1976 and 2021, were reviewed. We found that white women were heavily overrepresented, encompassing 53% of all participants with HDP. There was limited and heterogeneous reporting of race and ethnicity information across studies and only 27 studies reported including race and/or ethnicity variables in at least 1 statistical analysis. Only 2 studies mentioned the use of these variables as a strength; several others (k = 18) reported a lack of diversity among participants as a study limitation. Just over half of included articles (k = 68) reported at least 1 sociodemographic variable other than race and ethnicity (eg, marital status and income); however, none investigated how they might have worked synergistically or antagonistically with race and/or ethnicity to influence participants' risk of CVD. These findings highlight significant areas for improvement in cardiovascular obstetrics research, including the need for more robust and standardized methods for collecting, reporting, and using sociodemographic information. Future studies of CVD risk in women with a history of HDP should explicitly examine racial and ethnic differences and use an intersectional approach.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle