Abstract 9476: Global Representation of Leaders, Collaborators, and Enrolled Participants in Heart Failure Clinical Trials: A Systematic Bibliometric Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The geographic representation of investigators and participants in heart failure (HF) randomized clinical trials (RCTs) may not reflect the global burden of disease. Objectives: We assessed the geographic diversity of RCT leaders and explored associations with the geographic representation of enrolled participants among impactful HF RCTs. Methods: We searched MEDLINE, EMBASE, and CINAHL for HF RCTs published in journals with impact factor ≥ 10 between January 2000 and June 2020. We used the Jonckheere-Terpstra test to assess temporal trends and multivariable logistic regression models to explore associations between predictors and outcomes. Results: There were 414 eligible RCTs. Only 80 of 828 trial leaders (9.7%; 95% CI: 7.8% to 11.8%), and 453 of 4656 collaborators (9.7%; 95% CI: 8.8% to 10.6%) were from outside Europe and North America, with no change in temporal trends. The adjusted odds of trial leadership outside Europe and North America were lower with industry funding (aOR: 0.33; 95% CI: 0.15 to 0.75; P = 0.008). Among 157,416 participants in whom geography was reported, only 14.5% (95% CI: 14.3% to 14.7%) were enrolled outside Europe and North America, but odds of enrolment were ten-fold greater with trial leadership outside Europe and North America (aOR: 10.0; 95% CI 5.6-19.0; P < 0.001). Conclusions: Regions disproportionately burdened with HF are under-represented in HF trial leadership, collaboration, and enrolment. RCT leadership outside Europe and North America is independently associated with participant enrolment in under-represented regions. Increasing research capacity outside Europe and North America could enhance trial diversity and generalizability.
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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 | 0,064 | 0,266 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,085 | 0,104 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».