Trial leadership by women is associated with racial diversity among heart failure clinical trial participants: a systematic bibliometric review 2000–2020
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background For the results of randomized controlled trials (RCTs) to be generalizable, they should report on and include the broad range of patients who have the disease. Purpose We assessed temporal trends and trial factors associated with 1) the reporting of race or ethnicity data and 2) the enrolment of Black, Indigenous, and people of colour (BIPOC) in Heart Failure (HF) RCTs. Methods We searched MEDLINE, EMBASE, and CINAHL for RCTs that recruited adults with HF and were published in journals with an impact factor ≥10 between January 1, 2000 and June 17, 2020. We extracted data in duplicate and used the Cochran-Armitage and Jonchkeere-Terpstra tests to examine temporal trends. We used multivariable regression to assess the independent association between trial factors and the outcomes of interest. Results A total of 414 RCTs met inclusion criteria, of which a vast majority (90.6%; 95% CI 87.4–93.2%) were coordinated in either Europe or North America. Only 157 of the 414 RCTs (37.9%; 95% CI 33.2–42.8%) reported race/ethnicity data; among the 158,200 participants in these trials, only 29,512 (18.7%; 95% CI 18.5–18.9%) were BIPOC. There was a significant increase in the reporting of race or ethnicity data (from 26.9% in 2000–2001 to 54.2% in 2019–2020, p<0.001) and in enrollment of BIPOC (from 16.5% in 2000–2001 to 23.9% in 2019–2020, p=0.038) between 2000–2020. Trial leadership by a woman was associated with twice the adjusted odds of reporting of race or ethnicity data (OR 2.0; 95% CI 1.1–3.8; p=0.028) and an 8.4% (95% CI 1.9–15.0%; p=0.012) adjusted increase in enrollment of BIPOC. The race/ethnicity of trial leaders was not available for analysis. Conclusions Among HF RCTs published between 2000–2020, <38% reported data on race or ethnicity, although this increased over time. Among trials reporting such data, <19% of participants were BIPOC, with modest increases in enrollment over time. Trials led by women had greater adjusted odds of reporting race/ethnicity data and enrollment of BIPOC. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Public grant(s) – National budget only. Main funding source(s): CIHR
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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 | 0,086 | 0,346 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,062 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».