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Enregistrement W4367556943 · doi:10.31219/osf.io/4kjsp

Recommendations for a better understanding of sex and gender in neuroscience of mental health

2023· preprint· en· W4367556943 sur OpenAlexaff
Lara M. Wierenga, Amber Ruigrok, Eira Ranheim Aksnes, Cláudia Barth, Dani Beck, Sarah Burke, Arielle Crestol, Lina van Drunen, Maria Ferrara, Liisa A.M. Galea, Anne‐Lise Goddings, Markus Hausmann, Inka Homanen, Ineke Klinge, Anne-Marie G. de Lange, Lineke Ouwerkerk, Anna I. R. van der Miesen, Ricarda K. K. Proppert, Carlotta Rieble, Christian K. Tamnes, Marieke Bos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesLorentz Center
Mots-clésMental healthMultidisciplinary approachSet (abstract data type)Diversity (politics)PsychologyPublic healthMedicinePsychiatryPolitical scienceSocial scienceSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are prominent sex/gender differences in the prevalence, expression and lifespan course of mental health and neurodiverse conditions. Yet the underlying sex and gender related mechanisms and their interactions are still not fully understood. This lack of knowledge has harmful consequences for those suffering from mental health problems. Hence, we set up a co-creation session in a one-week workshop with a multidisciplinary team of 25 researchers, clinicians and policy makers, to identify the main barriers in sex and gender research in neuroscience of mental health. Based on this work, we here provide recommendations for methodologies, translational research and stakeholder involvement. These include guidelines for recording, reporting, analysis beyond binary groups, and open science. Improved understanding of sex and gender related mechanisms in neuroscience may benefit public health as this is an important step towards precision medicine and may function as an archetype for studying diversity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,148
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,404
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1480,404
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0150,035
Science ouverte0,0090,011
Intégrité de la recherche0,0200,027
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,030

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 Opus0,522
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,054 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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