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Enregistrement W4301391427 · doi:10.1093/aje/kwac173

Sex and Gender Multidimensionality in Epidemiologic Research

2022· article· en· W4301391427 sur OpenAlexafffund
Greta R. Bauer

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensCentre for Family Medicine
Organismes subventionnairesSchulich School of Medicine and DentistryCanadian Institutes of Health ResearchSchulich School of Medicine and Dentistry, Western UniversityUniversity of Minnesota
Mots-clésMedicinePsychologyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Along with age and race, sex has historically been a core stratification and control variable in epidemiologic research. While in recent decades research guidelines and institutionalized requirements have incorporated an approach differentiating biological sex from social gender, neither sex nor gender is itself a unidimensional construct. The conflation of dimensions within and between sex and gender presents a validity issue wherein proxy measures are used for dimensions of interest, often without explicit acknowledgement or evaluation. Here, individual-level dimensions of sex and gender are outlined as a guide for epidemiologists, and 2 case studies are presented. The first case study demonstrates how unacknowledged use of a sex/gender proxy for a sexed dimension of interest (uterine status) resulted in decades of cancer research misestimating risks, racial disparities, and age trends. The second illustrates how a multidimensional sex and gender framework may be applied to strengthen research on coronavirus disease 2019 incidence, diagnosis, morbidity, and mortality. Considerations are outlined, including: 1) addressing the match between measures and theory, and explicitly acknowledging and evaluating proxy use; 2) improving measurement across dimensions and social ecological levels; 3) incorporating multidimensionality into research objectives; and 4) interpreting sex, gender, and their effects as biopsychosocial.

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

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
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
modèles en accordL'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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,415
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,109 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique · Méthodes

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

En bref

Citations85
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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