Global representation of heart failure clinical trial leaders and collaborators: a systematic bibliometric review 2000–2020
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Heart Failure (HF) has a disproportionate burden in low- and middle-income countries. The geographic representation of those who lead HF randomized clinical trials (RCTs) may not reflect the geographic burden of disease. We assessed temporal trends and trial characteristics associated with leadership outside Europe and North America, and explored whether there was a geographic association between trial leadership and participant enrolment. Methods and results We searched MEDLINE, EMBASE, and CINAHL for HF RCTs published in journals with an impact factor ≥10 between January 1, 2000, and June 17, 2020. We used the Jonckheere-Terpstra test to assess temporal trends and multivariable logistic regression models to determine associations between predictor and outcome variables. There were 414 eligible RCTs. Only 80 of 828 trial leaders (9.7%; 95% CI: 7.8% to 11.8%), and 453 of 4656 collaborators (9.7%; 95% CI: 8.8% to 10.6%) were from regions outside Europe and North America, with no temporal change in geographic representation. The odds of trial leadership outside Europe and North America were significantly lower with industry versus public funding (OR: 0.33; 95% CI: 0.15 to 0.75; P=0.008). Trial leadership outside Europe and North America was associated with enrolment of patients outside Europe and North America (OR: 10.0; 95% CI 5.6–19.0; P<0.001). Conclusion Trial leadership outside Europe and North America is rare, particularly in industry funded trials, and is associated with participant enrolment in regions with disproportionate disease burden. Building research capacity and networks in under-represented regions could increase generalizability of trial results. Funding Acknowledgement Type of funding sources: None.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,042 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».