MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205896703 · doi:10.1177/17407745211069153

The representation of Indigenous peoples in chronic disease clinical trials in Australia, Canada, New Zealand, and the United States

2022· article· en· W4205896703 sur OpenAlexafffundabout
Valerie Umaefulam, Tessa Kleissen, Cheryl Barnabé

Notice bibliographique

RevueClinical Trials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIndigenousClinical trialRepresentation (politics)MedicineGeographyPolitical scienceFamily medicineEthnologyHistoryLawPathologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Indigenous peoples are overrepresented with chronic health conditions and experience suboptimal outcomes compared with non-Indigenous peoples. Genetic variations influence therapeutic responses, thus there are potential risks and harm when extrapolating evidence from the general population to Indigenous peoples. Indigenous population-specific clinical studies, and inclusion of Indigenous peoples in general population clinical trials, are perceived to be rare. Our study (1) identified and characterized Indigenous population-specific chronic disease trials and (2) identified the representation of Indigenous peoples in general population chronic disease trials conducted in Australia, Canada, New Zealand, and the United States. METHODS: For Objective 1, publicly available clinical trial registries were searched from May 2010 to May 2020 using Indigenous population-specific terms and included for data extraction if in pre-specified chronic disease. For identified trials, we extracted Indigenous population group identity and characteristics, type of intervention, and funding type. For Objective 2, a random selection of 10% of registered clinical trials was performed and the proportion of Indigenous population participants enrolled extracted. RESULTS: In total, 170 Indigenous population-specific chronic disease trials were identified. The clinical trials were predominantly behavioral interventions (n = 95). Among general population studies, 830 studies were randomly selected. When race was reported in studies (n = 526), Indigenous individuals were enrolled in 172 studies and constituted 5.6% of the total population enrolled in those studies. CONCLUSION: Clinical trials addressing chronic disease conditions in Indigenous populations are limited. It is crucial to ensure adequate representation of Indigenous peoples in clinical trials to ensure trial data are applicable to their clinical care.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,140
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,287
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1400,287
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0080,012
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,261
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,268 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical TrialsMême sujetIndigenous Health, Education, and RightsTravaux en français237 207