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Enregistrement W4390574318 · doi:10.1007/s00125-023-06052-w

Twenty years of participation of racialised groups in type 2 diabetes randomised clinical trials: a meta-epidemiological review

2024· review· en· W4390574318 sur OpenAlexafffund
Rabeeyah Ahmed, Russell J. de Souza, Vincent Li, Laura Banfield, Sonia S. Anand

Notice bibliographique

RevueDiabetologia · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMedicineType 2 diabetesRandomized controlled trialEthnic groupMEDLINEDiabetes mellitusMeta-analysisClinical trialEpidemiologyDemographyResearch designGerontologyFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS/HYPOTHESIS: Type 2 diabetes mellitus prevalence is increasing globally and the greatest burden is borne by racialised people. However, there are concerns that the enrolment of racialised people into RCTs is limited, resulting in a lack of ethnic and racial diversity. This may differ depending whether an RCT is government funded or industry funded. The aim of this study was to review the proportions of racialised and white participants included in large RCTs of type 2 diabetes pharmacotherapies relative to the disease burden of type 2 diabetes in these groups. METHODS: The Ovid MEDLINE database was searched from 1 January 2000 to 31 December 2020. English language reports of RCTs of type 2 diabetes pharmacotherapies published in select medical journals were included. Studies were included in this review if they had a sample size of at least 100 participants and all participants were adults with type 2 diabetes. Industry-funded trials must have recruited participants from at least two countries. Government-funded trials were not held to the same standard because they are typically conducted in a single country. Data including the numbers and proportions of participants by ethnicity and race were extracted from trial reports. The participation-to-prevalence ratio (PPR) was calculated for each trial by dividing the percentage of white and racialised participants in each trial by the percentage of white and racialised participants with type 2 diabetes, respectively, for the regions of recruitment. A random-effects meta-analysis was used to generate the pooled PPRs and 95% CIs across study types. A PPR <0.80 indicates under-representation and a PPR >1.20 indicates over-representation. Risk of bias assessments were not conducted for this study as the objective was to examine recruitment of racialised and white participants rather than evaluate the trustworthiness of clinical trial outcomes. RESULTS: A total of 83 trials were included, involving 283,122 participants, of which 15 were government-funded and 68 were industry-funded trials. In government-funded trials, the PPR for white participants was 1.11 (95% CI 0.99, 1.24) and the PPR for racialised participants was 0.72 (95% CI 0.60, 0.86). In industry-funded trials, the PPR for white participants was 1.95 (95% CI 1.74, 2.18) and the PPR for racialised participants was 0.36 (95% CI 0.32, 0.42). The limitations of this study include the reliance on investigator-reported ethnicity and race to classify participants as 'white' or 'racialised', the use of estimates for type 2 diabetes prevalence and demographic data, and the high levels of heterogeneity of pooled estimates. However, despite these limitations, the results were consistent with respect to direction. CONCLUSIONS/INTERPRETATION: Racialised participants are under-represented in government- and industry-funded type 2 diabetes trials. Strategies to improve recruitment and enrolment of racialised participants into RCTs should be developed. REGISTRATION: Open Science Framework registration no. f59mk ( https://osf.io/f59mk ) FUNDING: The authors received no financial support for this research or authorship of the article.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheMéta-épidémiologie (sens large)
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquelow
gptMétarechercheMéta-épidémiologie (sens large)
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,089
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,179
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0890,179
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,048
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,871
Tête enseignante GPT0,704
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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