Exploring Demographic Representation and Reporting in Lung Cancer Clinical Trials with Canadian Sites from 2013 to 2023
Notice bibliographique
Résumé
This review evaluates the reporting of demographic characteristics and the diversity of participants of phase III lung cancer clinical trials with Canadian research sites. A literature search was conducted using the ClinicalTrials.gov registry to identify clinical trials conducted between 1 January 2013, and 31 December 2023. The demographic reporting practices and the representation of sex/gender, racial, and ethnic groups were assessed. The location of Canadian research sites was also examined for trends in reporting and representation. Associated publications were reviewed for demographic data collection methods. Of the 25 clinical trials, 24 reported race and 18 also reported ethnicity. All clinical trials reported sex/gender, and the city and province of the participating Canadian sites. Most participants were White (66.1%), identified as not Hispanic or Latino (81.4%), and were male (57.8%). The provinces with the most clinical trial sites were Ontario (43.6%) and Quebec (34.2%). Lung cancer clinical trials lack adequate demographic reporting and representation of females, diverse patient groups, and geographical locations in Canada with high lung cancer incidence rates. Specifically, the Indigenous Peoples of Canada and Nunavut require better representation in lung cancer clinical trials conducted in Canada. These findings highlight the need to improve diversity and demographic representation in clinical research.
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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 | 0,053 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».