Assessing Ethnic Minority Representation in Fibromyalgia Clinical Trials: A Systematic Review of Recruitment Demographics
Notice bibliographique
Résumé
The under-representation of non-White participants in Western countries in clinical research has received increased attention, due to recognized physiological differences between ethnic groups, which may affect the efficacy and optimal dosage of some treatments. This review assessed ethnic diversity in pharmaceutical trials for fibromyalgia, a poorly understood chronic pain disorder. We also investigated longitudinal change to non-White participant proportions in trials and non-White participants' likelihood to discontinue with fibromyalgia research between trial stages (retention). First, we identified relevant trials conducted in the United States and Canada between 2000 and 2022, by searching PubMed, Web of Science, Scopus, and the Cochrane Library databases. In trials conducted both across the United States and Canada, and exclusively within the United States, approximately 90% of participants were White. A longitudinal analysis also found no change in the proportion of non-White participants in trials conducted across the United States and Canada between 2000 and 2022. Finally, we found no significant differences in trial retention between White and non-White participants. This review highlights the low numbers of ethnic minorities in fibromyalgia trials conducted in the United States and Canada, with no change to these proportions over the past 22 years. Furthermore, non-White participants were not more likely to discontinue with the fibromyalgia research once they were recruited.
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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 | 0,037 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».