Enhancing diversity of clinical trial populations in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Demographic characteristics, social determinants of health (SDoH), health inequities, and health disparities substantially influence the general and disease-specific health outcomes of people with multiple sclerosis (MS). Participants in clinical trials do not represent all people with MS treated in practice. OBJECTIVE: To provide recommendations for enhancing diversity and inclusion in clinical trials in MS. METHODS: We held an international workshop under the Auspices of the International Advisory Committee on Clinical Trials in MS (the "Committee") to develop recommendations regarding diversity and inclusivity of participants of clinical trials in MS. Workshop attendees included members of the Committee as well as external participants. External participants were selected based on expertise in trials, SDoH, health equity and regulatory science, and diversity with respect to gender, race, ethnicity, and geography. RESULTS: Recommendations include use of diversity plans, community engagement and education, cultural competency training, biologically justified rather than templated eligibility criteria, adaptive designs that allow broadening of eligibility criteria over the course of a trial, and logistical and practical adjustments to reduce study participant burden. Investigators should report demographic and SDoH characteristics of participants. CONCLUSION: These recommendations provide sponsors and investigators with methods of improving diversity and inclusivity of clinical trial populations in MS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».