Applicability of Retrospective and Prospective Gender Scores for Clinical and Health Data: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gender is known to have a strong influence on human health and disease. Despite its relevance to treatment and outcome, gender is insufficiently considered in current health research. One hindering factor is the poor representation of gender information in clinical and health (meta) data. OBJECTIVE: We aim to conduct a scoping review of the literature describing gender scores. The review will provide insights into the current application of gender scores in clinical and health settings. The protocol describes how relevant literature will be identified and how gender scores will be evaluated concerning applicability and usability in scientific investigations. METHODS: Our scoping review follows the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews) guidelines. A title and abstract screening was conducted on PubMed, followed by a full-text screening. The inclusion and exclusion criteria were discussed by a team of 5 domain experts, and a data-charting form was developed. The charted data will be categorized, summarized, and analyzed based on the research questions during the scoping review. RESULTS: We will report our research results according to the PRISMA-ScR guidelines. The literature retrieval was carried out on June 13, 2024, and resulted in 1202 matches. As of July 2024, the scoping review is in the data extraction phase and we expect to complete and publish the results in the first quarter of 2025. CONCLUSIONS: The scoping review lays the foundation for a retrospective gender assessment by identifying scores that can be applied to existing large-scale datasets. Moreover, it will help to formulate recommendations for standardized gender scores in future investigations. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/57669.
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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 | 0,162 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,018 |
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 ».