Female authorship positions in health economic evaluations: a cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the gender of the authors who publish articles of health economic evaluations in medicine and healthcare journals. We evaluated a random sample of economic evaluations indexed in MEDLINE during 2019. Gender of the first, last and corresponding author was determined by review of the author's first name. Data were summarized as frequency and percentage for categorical items and median and interquartile range (IQR) for continuous items. We also calculated the index of authors per paper. We included 200 studies with 1365 authors (median of 6 authors per paper; IQR: 4-9). Gender identification was possible for all authors in the study sample: 802 (59%) were men and 563 (41%) were women. The number of female first, last, and corresponding authors respectively were 78 (39%), 68 (34%), and 80 (40%) for health economic evaluations. Female scientists were underrepresented as co-authors and in prominent authorship positions in health economic evaluations. This study serves as a call to action for the scientific community to actively work towards equity and inclusion. Investigar el género de las personas autoras que publican artículos de evaluaciones económicas de la salud en revistas de medicina y atención sanitaria. Se evaluó una muestra aleatoria de evaluaciones económicas indexadas en MEDLINE durante 2019. El género de las personas autoras como primera, última y autoría de correspondencia se determinó mediante la revisión del nombre de la persona firmante. Los datos se resumieron como frecuencia y porcentaje para las variables categóricas, y como mediana y rango intercuartílico (RIC) para las variables continuas. También se calculó el índice de autores por artículo. Se incluyeron 200 estudios con 1365 autores (mediana de 6 autores por artículo; RIC: 4-9). La identificación del sexo fue posible para toda la muestra: 802 (59%) eran hombres y 563 (41%) eran mujeres. Los números de científicas con una posición como primera, última y autora de correspondencia fueron 78 (39%), 68 (34%) y 80 (40%), respectivamente, para las evaluaciones económicas. Las científicas estuvieron infrarrepresentadas como coautoras y en puestos de autoría destacados en las evaluaciones económicas. Este estudio sirve como una llamada a la acción para que la comunidad científica trabaje activamente por la equidad y la inclusión.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,010 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».