Sex distribution in clinical trials of radiologic contrast agents: A 27-year review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Clinical trials play a pivotal role in assessing the safety and efficacy of medical therapies. Addressing sex distribution among enrollees in clinical trials of radiologic contrast agents is essential for ensuring the generalizability of trial outcomes. Previous research has highlighted the influence of demographic factors, particularly sex, on treatment responses, emphasizing the need for equitable representation in clinical trials. Our study aim was to determine the sex distribution of enrollees in clinical trials of radiologic contrast agents. METHODS: Our retrospective study included a total of 65 clinical trials conducted between 1990 and 2017 identified on clinicaltrials.gov after a comprehensive review including searching individually for all FDA approved contrast agents. Data collected included the year of FDA approval, the number of participants, sex distribution, trial location, trial phase, and study type. Inter-rater validation ensured data accuracy. RESULTS: Our analysis revealed fluctuations in sex distribution of trial enrollees. Enrollment of males exceeded females in most years, with a shift towards a more equitable representation in recent trials. Trials conducted in the United States had a higher rate of enrollment by females. Phase I trials had the most balanced representation, whereas Phase IV trials had the highest sex disparity. CONCLUSION: Across all trials, females made up 47.3 % of enrollees [3316 out of 7016 total enrollees]. Enrollment of males exceeded females in 44 of the 65 trials studied, females outnumbered males in 19 trials, and enrollment was equal between the sexes in 2 trials. While the sex distribution observed across all trials represents an equitable representation of enrollees, the wide variance of sex distribution at the level of individual trials has the potential to limit the generalizability of results.
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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 | 0,046 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; 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 ».