Feminist issues in clinic care, research, and healthcare professionals in thrombosis and hemostasis
Notice bibliographique
Résumé
Feminist issues in clinic care, research, and healthcare professionals in thrombosis and hemostasis Gender biases and inequities contribute to poorer clinical outcomes for female patients, and negatively affect their female caregivers.The McKinsey Health Institute recently estimated the economic burden and opportunity cost to be US $1 trillion for not closing this women's health gap. 1 Structural gender biases undermine current clinical care and manifest in a multitude of ways, 2 in the setting of thrombosis and hemostasis we have examples of dismissing clinical symptoms to gaps in understanding gender-specific presentations of common diseases in women, such as acute myocardial infarction, or uniquely female conditions like hypermenorrhea and associated iron-deficiency anemia.3 Stereotyping and underrepresentation of female providers further compound the problem as they can erode patient trust which has been linked to care avoidance.4 These systemic challenges collectively can contribute to delayed diagnoses, inadequate symptom relief, suboptimal treatment, and, ultimately, poorer clinical outcomes.Clinical research suffers as much as any area from gender bias.In a world where most research funding is used to address diseases of men, and thus the majority of recruited patients are men, women's issues have been underfunded for decades.5 The most
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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 | 0,075 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,040 |
| Communication savante | 0,016 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,003 |
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 ».