Under-representation of Women as Proceduralists and Patients in TAVR and TMVr Procedures: Data, Implications and Proposed Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Women are under-represented among transcatheter aortic valve replacement (TAVR) and transcatheter mitral valve repair (TMVr) operators. This review assesses the representation of women as patients and as proceduralists and trial authors in major structural interventions. Women are under-represented as proceduralists in structural interventions: only 2% of TAVR operators and 1% of TMVr operators are women. Only 1.5% of authors in landmark clinical TAVR and TMVr trials are interventional cardiologists who are women (4/260). Significant under-representation and under-enrolment of women in landmark TAVR trials is evident: the calculated participation-to-prevalence ratio (PPR) is 0.73, and in TMVr trials, the PPR is 0.69. Under-representation of women is also evident in registry data (PPR = 0.84 for TAVR registries and for TMVr registries). In structural interventional cardiology, women are under-represented as proceduralists, trial participants and patients. This under-representation has the potential to affect the recruitment of women to randomised trials, subsequent guideline recommendations, selection for treatment, patient outcomes and sex-specific data analysis.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».