(314) An Evaluation of Race-Based Representation Among Men Participating in Clinical Trials for Prostate Cancer and Erectile Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Inclusion of ethnic/racial minorities in clinical trials is essential to fully assess therapeutic efficacy. It is well-known that populations respond dissimilarly to interventions. This concept has been research ed thoroughly in the context of urologic oncology research, however research into the impact of demographic characteristics in andrology trials is lacking. Objective To analyze the inclusion of historically under-represented minority men in clinical trials for Erectile Dysfunction (ED) in comparison to Prostate Cancer (PC) trials. Methods We searched ClinicalTrials.gov for the disease keyword: “Erectile Dysfunction” and used “Prostate Cancer” trials for comparison. Completed trials that had available demographic data were included for analysis. Literature was reviewed to determine the prevalence of ED and PC diagnosed among Hispanic, Black, White, and Asian men. The proportion of individuals of each group that participated in trials is divided by the proportion of each group in the disease population to calculate the “Participation to Prevalence Ratio” (PPR). PPRs between 0.8-1.2 indicates adequate representation, 1.2 is over-representation. Results A total of 312 trials were assessed: 289 for prostate cancer and 23 for ED. Hispanic men comprised 11.8% of ED trial participants and 4.61% of prostate cancer trial participants, yet represented 18% of ED patients and 7.3% of PC patients. Black/African-American (AA) men accounted for 10.2% of ED trial participants and 9.4% of PC trial participants, but comprised 16% of ED patients, and 16.3% of PC patients. Hispanic and AA men are under-represented in trials for ED and Prostate Cancer (Hispanic ED PPR=0.66; Hispanic PC PPR=0.63; AA ED PPR=0.42; AA PC PPR=0.58). Conclusions Our findings show that both Hispanic and AA men are underrepresented in both ED and PC clinical trials. A greater emphasis must be placed on achieving representative enrollment in clinical trials for ED and PC in order to address this disparity and improve generalizability of the findings. Disclosure No
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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 | 0,105 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,013 | 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 ».