The representation of Indigenous peoples in chronic disease clinical trials in Australia, Canada, New Zealand, and the United States
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,144 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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