Race-Based Pulmonary Function Testing Correction in COPD Inhaler Therapy Trials: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Race-based correction is widely utilized in clinical practice, but may contribute to overestimation of lung function, underdiagnoses in minority groups, and exclusion of minority groups from research trials. The aim of this systematic review is to examine the usage of race-based correction in pulmonary function testing (PFT) within chronic obstructive lung disease (COPD) research and its impact on the exclusion of minority groups from research trials. Methods: We systematically searched Medline from 2010 to 2022 to identify randomized controlled trials (RCTs) that examine inhaler therapy for COPD. Article screening, critical appraisal, and data extraction were completed in duplicate by independent reviewers. Data regarding study design, inclusion criteria, demographics, and race-based correction were extracted and synthesized narratively. Results: Of the 774 screened articles, we included 21 RCTs in the review, which were multinational trials involving 70696 study participants. All studies had an inclusion criteria of an FEV 1 cutoff of 50% to 80%. Racial minorities remained underrepresented in the trials, with the proportion of black participants ranging from < 1% to 4.7%. Four studies directly mentioned race-based correction, while the remainder of the studies did not provide any explicit details. After obtaining additional information by contacting authors and reviewing the citations, 15 were estimated to utilize race-based correction. Conclusion: Race-based correction may be frequently utilized in major COPD RCTs, but there remains inconsistent reporting regarding the usage of race-based correction. This may contribute to the exclusion of racialized populations from research trials as there remains significant underrepresentation of racialized populations from research. Keywords: chronic obstructive lung disease, pulmonary function testing, race-based correction, racial disparities, ethnic representation in research
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».