Reporting of Participant Demographics in Clinical Trials Published in General Radiology Journals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The reporting of research participant demographics provides insights into study generalizability. Our study aimed to determine the frequency at which participant age, sex/gender, race/ethnicity, and socioeconomic status (SES) are reported and used for subgroup analyses in radiology randomized controlled trials (RCTs) and their secondary analyses; as well as the study characteristics associated with, and the classification systems used for demographics reporting. METHODS: RCTs and their secondary analyses published in 8 leading radiology journals between 2013 and 2021 were included. Associations between study characteristics and demographic reporting were tested with the chi-square goodness of fit test for categorical variables, Wilcoxon-Mann-Whitney test for impact factor, and logistic regression for publication year. RESULTS: Among 432 included articles, 89.4% (386) reported age, 90.3% (390) sex/gender, 5.6% (24) race/ethnicity, and 3.0% (13) SES. Among articles that reported these demographics and were not specific to a subgroup, results were analyzed by age in 14.2% (55/386), sex/gender in 19.4% (66/340), race/ethnicity in 13.6% (3/22), and SES in 46.2% (6/13). Journal, impact factor, and last author continent were predictors of race/ethnicity and SES reporting. Funding was associated with race/ethnicity reporting. No study reported sex and gender separately, or documented transgender, nonbinary gender spectrum or intersex participants. A single category for race/ethnicity was used in 37.5% (9/24) of studies, consisting of either "White" or "Caucasian." CONCLUSION: The reporting of participant demographics in radiology trials is variable and not always representative of the population diversity. Editorial guidelines on the reporting and analysis of participant demographics could help standardize practices.
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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 | 0,060 | 0,325 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle