Reporting of health equity considerations in vaccine trials for COVID-19: a methodological review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: An emerging body of randomized controlled trials (RCTs) on COVID-19 vaccines has served as the evidence base for public health decision-making. While it is recommended that RCTs report results by health equity stratifiers to reduce bias in health care and gaps in research, it is unknown whether this was done in COVID-19 vaccine trials. To critically examine the use of health equity stratifiers in COVID-19 vaccine trials. STUDY DESIGN AND SETTING: We conducted a methodological review of published COVID-19 vaccine trials available in the COVID-19 living Network Meta-Analysis systematic review database through February 8, 2023. Based on the PROGRESS-Plus framework, we examined the following health equity stratifiers: place of residence, race/ethnicity, occupation, gender/sex, religion, education, socio-economic status, social capital, age, disability, features of relationships, and temporary situations. We assessed each study in duplicate according to three criteria for comprehensive health-equity reporting: 1) describing participants, 2) reporting equity-relevant results, and 3) discussing equity-relevant implications of trial findings. RESULTS: We reviewed 144 trial manuscripts. The most frequently used PROGRESS-Plus stratifiers to describe participants were age (100%), place of residence (100%), gender/sex (99%), and race/ethnicity (64%). Age was most often used to disaggregate or adjust results (67%), followed by gender or sex (35%). Discussions of equity-relevant implications often indicated limited generalizability of results concerning age (40% of studies). Half (47%) of the studies considered at least one health equity stratifier for all three criteria. No trials included stratifiers related to religion, socioeconomic status, sexual orientation, or features of relationships. CONCLUSION: COVID-19 vaccine trials provided a limited description of health equity stratifiers as defined by PROGRESS-Plus and infrequently disaggregated results or discussed the study implications as they related to health equity. Considering the health disparities exacerbated during the pandemic, increased uptake of PROGRESS-Plus in RCTs would support a more nuanced understanding of health disparities and better inform actions to improve health equity.
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
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 | 0,370 | 0,691 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».