Reporting of sex and gender in clinical trials of opioids and rehabilitation in military and Veterans with chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study assesses the extent to which published research on pain management in Veterans has considered sex and gender differences in the design and reporting of results. Methods: The study identified randomized clinical trials (RCTs) that included active duty military or Veterans with non-cancer pain who were treated with rehabilitation and/or opioid(s) interventions (vs. any control group) published from January 2000 to February 2021. Authors extracted data on the inclusion of sex/gender in design and reporting using the Sex and Gender Equity in Research guidelines (SAGER) and Sex and Gender Methods Review guidelines to assess sex and gender reporting in the included RCTs. Results: The study included 21 RCTs. Reporting of sex and/or gender according to SAGER guidelines indicated all 21 RCTs did not specify any sex and/or gender information in the title/abstract, introduction, methods, results, or discussion. The reporting of sex and/or gender according to Sex and Gender Methods Review guidelines indicated 21 of 21 RCTs did not analyze to identify sex and/or gender differences in the literature review, research question(s), study design, analysis, or interpretation sections. Discussion: Despite expectations of important sex or gender differences in the effects of opioid or rehabilitation interventions for chronic pain in active duty military personnel or Veterans, no identified RCTs published over a 21-year period adequately reported or analyzed data in accordance with current standards for considering sex and gender. Failure to consider sex and gender in design, analysis, and reporting limits advancement of understanding sex/gender differences in pain management through research.
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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 | 0,127 | 0,396 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».