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Enregistrement W4365511422 · doi:10.3389/ti.2023.11206

Representation of Women in Contemporary Kidney Transplant Trials

2023· article· en· W4365511422 sur OpenAlexaff
Amanda J. Vinson, Sofia B. Ahmed

Notice bibliographique

RevueTransplant International · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of CalgaryCanadian Society of NephrologyNova Scotia Health AuthorityAlberta Kidney Disease NetworkDalhousie UniversityHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRepresentation (politics)Kidney transplantNephrologyKidney transplantationInternal medicineFamily medicineKidneyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women are often underrepresented in clinical trials. It is unclear if this applies to trials in kidney transplant (KT) and whether the intervention or trial focus influences this. In this study, the weighted participation-to-prevalence ratio (PPR) for women enrollees in KT trials was determined for leading medical transplant or kidney journals between 2018 and 2023 using meta-regression overall and in three sensitivity analyses by: 1) Whether the intervention involved immunosuppression; 2) Area of trial focus; rejection, cardiometabolic, infection, lifestyle, surgical; 3) Whether the intervention was medical/surgical or social/behavioral. Overall, 33.7% of participants in 24 trials were women. The overall pooled PPR for the included trials was 0.80, 95% CI 0.76–0.85, with significant heterogeneity between trials ( I 2 56.6%, p-value < 0.001). Women had a lower PPR when the trial involved immunosuppression (PPR 0.77, 95% CI 0.72–0.82) than when it did not (PPR 0.86, 95% CI 0.80–0.94) and were less likely to participate in trials with a medical/surgical versus behavioral intervention; the lowest PPR for women was in studies examining rejection risk (PPR 0.75, 95% CI 0.70–0.81). There is better representation of women in KT trials compared to other medical disciplines, however women remain underrepresented in transplant trials examining immunosuppression and rejection.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,188 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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