Female Enrollment in Rehabilitation Trials: A Systematic Review of Reporting Sex and Female Participation in Randomized Controlled Trials of Poststroke Upper Extremity Rehabilitation Over 50 Years
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically assess the reporting of sex and the percentage of female participants in randomized controlled trials (RCTs) examining interventions for the post-stroke rehabilitation of upper extremity (UE) motor disorders. DATA SOURCES: CINAHL, Embase, PubMed, Scopus and Web of Science were searched from 1960 to April 1, 2021. Additional articles were identified using the Evidence-Based Review of Stroke Rehabilitation. STUDY SELECTION: Studies were eligible for inclusion if they (1) were RCTs or crossovers published in English, (2) ≥50% of participants were diagnosed and affected by stroke, (3) included adults ≥18 years old, and (4) applied an intervention to the hemiparetic UE as the primary objective of the study. DATA EXTRACTION: Two investigators independently screened the title and abstracts, and duplicates were removed. A full-text review was done for studies that met all inclusion criteria. Data were extracted using a custom data extraction template in Covidence and were transferred to online Excel (V16) for data management. Study characteristics and extracted variables were summarized using standard descriptive statistics. Data analyses were performed using SPSS (V29.0). DATA SYNTHESIS: A total of 1276 RCTs met inclusion criteria, and of these, 5.2% did not report results on sex, accounting for 5.6% of participants. Women have been underrepresented in stroke RCTs, accounting for 38.8% of participants. Female participation was greater in the acute poststroke phase than in the chronic and subacute phases. Over almost 5 decades, there has been a small decrease in the proportion of female participants in these trials. CONCLUSIONS: Evidence-based medicine for the treatment and prevention of stroke is guided by results from RCTs. Generalizability depends on sufficient representation in clinical trials. Stakeholders, such as funders and journal editors, play a key role in encouraging researchers to enroll enough of both sexes and to report the presence or absence of sex differences in RCTs.
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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 | 0,163 | 0,414 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».