Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Female participants are historically underrepresented in clinical research, resulting in a paucity of sex-and gender-based analysis (sgBa).In the context of urology, sgBa is critical for understanding differences in disease pathophysiology, response to treatment, and disparities in access to care.this study aimed to assess the utilization of sgBa in urologic research in the past five years.Methods: all interventional and observational studies published from 2019 to July 2023 in the Journal of urology, canadian urological association Journal, British Journal of urology International, urology, european urology, and Biomed central urology were assessed for eligibility.articles were included if the topic applied to both female and male patients, allowing for the assessment of sgBa.articles published in 2022 and 2023 were assessed based on the 2022 sex and gender equity in research (sager) guidelines checklist.the checklist provides guidance for researchers and journal reviewers/editors to ensure the consideration of sgBa in publications.Results: a total of 4702 original research articles were assessed for eligibility, of which 2998 were excluded.the included articles (n=1704) had a pooled 23 333 793 participants (50% male, 42% female, 8% sex not reported).topics with the highest proportion of articles that did not report sex/gender were urethroplasty (n=73%), congenital (50%), and urolithiasis (22%).the most common reason for exclusion was a sex-specific study topic (n=2217).In 2022/2023, the terms sex and gender were used appropriately in 42% and 44% of articles, respectively.the sager checklist was subdivided by article section, with 13% of titles/abstracts, 6% of introductions, 8% of methods, 28% of results, and 18% of discussions/ conclusions from 2022/2023 articles meeting the criteria.observational studies were more likely to adhere to sager guidelines than interventional studies for all article sections.Conclusions: the present study is the first to investigate the representation of female participants, as well as sgBa in urology research.overall, there were more male than female participants and most studies did not address sager guidelines for sgBa.the inclusion of sgBa and reporting requirements in journals is crucial in promoting equity in urology research and patient care.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,267 | 0,070 |
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 ».