Ethnoracial Inclusion in Clinical Trials of Ketamine in the Treatment of Mental Health Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite strong evidence for the safety and efficacy of ketamine in the treatment of mood disorders, the enrollment of Black, Indigenous, and People of Color (BIPOC) has not been a focus of this research. Health disparities in the treatment of mood disorders in BIPOC indicate a strong need to understand the clinical, social, and pharmacological aspects of this novel treatment in people of color. METHOD: A comprehensive methodological search for double-blind, placebo-controlled, randomized ketamine clinical trials published from 1993 to 2020 was conducted across several databases to analyze the demographics of trial participants. Researchers contacted corresponding authors to obtain additional information. RESULTS: = 380 participants), 73.7% of the participants were non-Hispanic White, 9.2% were Black, 5.0% were Hispanic/Latinx, and 0.8% were Asian. Higher BIPOC inclusion was negatively correlated with the number of recruitment methods implemented across sites. The present study may underestimate the participation of BIPOC because of the lack of demographic information collected or published. CONCLUSIONS: BIPOC are greatly underrepresented in ketamine clinical trials despite high rates of mood disorders. Reported treatment outcomes may not generalize to all ethnic and cultural groups and significant disparities in access to such novel treatment paradigms exacerbate health disparities.
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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 | 0,168 | 0,276 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».