MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400976590 · doi:10.1371/journal.pmen.0000048

Sex and gender reporting in RCTs of internet and mobile-based interventions for depression and anxiety in chronic conditions: A secondary analysis of a systematic review

2024· review· en· W4400976590 sur OpenAlexafffund
Shaina Corrick, Emily Johnson, Serena Isley, Ben Vandermeer, Naomi Dolgoy, Jack Bates, Elana Godfrey, Cassidy Soltys, Conall Muir, Nicole L. Tegg, Colleen M. Norris, Puneeta Tandon

Notice bibliographique

RevuePLOS mental health. · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMitacsAlberta Health Services
Mots-clésPsychological interventionMental healthAnxietyAttritionMedicinePsychologyDepression (economics)Clinical psychologyPsychiatryGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mind-body internet- and mobile-based intervention (IMIs) are gaining traction as scalable and effective strategies to manage mental health symptoms experienced by people living with chronic physical conditions. Sex and gender have implications for mind-body IMI participation, adherence, and efficacy. The objective of this secondary analysis was to assess the extent and nature of reporting of sex and/or gender in randomized controlled trials retrieved by a primary systematic review of mind-body IMIs assessing depression and anxiety symptoms among adults living with chronic physical conditions. The collected information included whether sex and gender-based analyses were carried out and explored the role of sex and gender on mental health outcomes, attrition, and recruitment rates. The protocol was registered with PROSPERO. A comprehensive search of six electronic databases was completed from database inception to March 2023. Sex and gender terms were summarized according to a standardized, three-point criteria: (1) non-binary use (i.e., > 2 categories used for both sex and gender definitions) (2) use of appropriate categories (i.e., sex = male/female/intersex, gender = man/woman/gender-diverse) and (3) non-interchangeable use of sex or gender terms throughout the citation. The use of sex and gender terms was deemed correct if all three criteria were met. The role of sex and gender on mental health outcomes, attrition and recruitment data were extracted where available. In the 56 included studies, 7691 participants were evaluated with a mean age of 43 years and 4780 (62%) were described as females/women. Two (4%) studies defined sex or gender using non-binary categorization. Twenty-eight (50%) studies used appropriate categories to define sex or gender. Twenty-five (45%) studies used sex and gender terms non-interchangeably. No studies met all three sex/gender criteria. Only one study provided stratified mental health scores by sex and/or gender within the publication. Eleven (20%) studies reported sex or gender imbalance as being a potential reason for outcome differences, with 3 studies conducting an adjusted statistical analysis investigating sex/gender as a moderator. Findings highlight low uptake of sex and gender considerations in the context of mind-body IMIs. Results underscore the need to incorporate guideline-based sex and gender terms and concepts, from data collection and analysis to reporting of evidence to inform mind-body IMI development and guide future research. Stratified sex and/or gender analyses are encouraged in future studies to assess intervention outcome differences.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,251
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,506
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2510,506
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,030
Bibliométrie0,0210,018
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,223
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomainePrésentation des résultats
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLOS mental health.Même sujetSex and Gender in HealthcareTravaux en français237 207