Sex differences in neurology: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Historically, neurology research has demonstrated a sex bias with mainly male subjects included in clinical trials as well as lack of reporting of data by sex. In recent years, emphasis has been placed on increased participation of female participants and explicit declaration/evaluation of sex differences in clinical research.We aimed to review the available literature examining sex differences across four subspecialty areas in neurology (demyelination, headache, stroke, epilepsy) and whether sex and gender terms have been used appropriately. DESIGN: This scoping review was performed by searching Ovid MEDLINE, Cochrane Central Registry of Controlled Trials, EMBASE, Ovid Emcare and APA PsycINFO databases from 2014 to 2020. Four independent pairs of reviewers screened titles, abstracts and full texts. Studies whose primary objective was to assess sex or gender differences among adults with one of four neurological conditions were included. We report the scope, content and trends of previous studies that have evaluated sex differences in neurology. RESULTS: The search retrieved 22 745 articles. Five hundred and eighty-five studies met the inclusion criteria in the review. The majority of studies were observational, often examining similar concepts designed for a different country or regional population, with rare randomised controlled trials designed specifically to assess sex differences in neurology. There was heterogeneity observed in areas of sex-specific focus between the four subspecialty areas. Thirty-six per cent (n=212) of articles used the terms sex and gender interchangeably or incorrectly. CONCLUSIONS: Sex and gender are important biological and social determinants of health. However, the more explicit recognition of these factors in clinical literature has not been adequately translated to significant change in neuroscience research regarding sex differences. This study illustrates the ongoing need for more urgent informed action to recognise and act on sex differences in scientific discovery and correct the use of sex and gender terminology. TRIAL REGISTRATION: The protocol for this scoping review was registered with Open Science Framework.
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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 | 0,018 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».