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Enregistrement W4200496290 · doi:10.1161/circheartfailure.121.008685

Factors Associated With Racial and Ethnic Diversity Among Heart Failure Trial Participants: A Systematic Bibliometric Review

2021· article· en· W4200496290 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCirculation Heart Failure · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensHamilton Health SciencesPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEthnic groupHeart failureDiversity (politics)MEDLINEGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Heart failure has a disproportionate burden on patients who are Black, Indigenous, and people of color (BIPOC), but not much is known about representation of these groups in randomized controlled trials (RCTs). We explored temporal trends in and RCT factors associated with the reporting of race and ethnicity data and the enrollment of BIPOC in heart failure RCTs. Methods: We searched MEDLINE, EMBASE, and CINAHL for heart failure RCTs published in journals with an impact factor ≥10 between January 1, 2000 and June 17, 2020. We used the Cochran-Armitage and Jonchkeere-Terpstra tests to examine temporal trends, and multivariable regression to assess the association between trial characteristics and outcomes. Results: Of 414 RCTs meeting inclusion criteria, only 157 (37.9% [95% CI, 33.2%–2.8%]) reported race and ethnicity data. Among 158 200 participants in these 157 RCTs, 29 512 (18.7% [95% CI, 18.5%–18.9%]) were BIPOC. There was a temporal increase in reporting of race and ethnicity data (29.5% in 2000–2003 to 54.7% in 2016–2020, P <0.001) and in enrollment of BIPOC (14.4% in 2000–2003 to 22.2% in 2016–2020, P =0.038). Trial leadership by a woman was independently associated with twice the odds of reporting race and ethnicity data (odds ratio, 2.0 [95% CI, 1.1–3.8]; P =0.028) and an 8.4% increase (95% CI, 1.9%–15.0%; P =0.013) in BIPOC enrollment. Conclusions: A minority of heart failure RCTs reported race and ethnicity data, and among these, BIPOC were under-enrolled relative to disease distribution. Both reporting of race and ethnicity as well as enrollment of BIPOC increased between 2000 and 2020. After multivariable adjustment, trials led by women had greater odds of reporting race and ethnicity and enrolling BIPOC. Registration: URL: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/ ; Unique identifier: CRD42021237497.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheBibliométrie
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquelow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,013
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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