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Enregistrement W4403721253 · doi:10.14309/01.ajg.0001037144.24993.a6

S1944 Recruitment of Minority Patients in Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease Clinical Trials

2024· article· en· W4403721253 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Park, Yael Wollstein, Alan L. Hutchison, Sonali Paul

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseFatty liverClinical trialInternal medicineLiver diseaseIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) and steatohepatitis (MASH) are the second leading indications for liver transplant in the United States. The prevalence is unevenly distributed across ethnic groups with 22.3% of Hispanic patients disproportionately affected in the United States. This study aimed to assess racial and ethnic diversity among MASLD clinical trials. Methods: We performed a systematic review of randomized controlled trials (RCTs) of MASLD/MASH therapies in the US and Canada from 2005-2024. Multinational RCTs involving the US were included. Data including patient age, sex, race/ethnicity, and therapeutic intervention type were collected. Meta-analysis was used to determine the pooled prevalence of different racial and ethnic groups. Descriptive statistics were used to compare racial and ethnic trial inclusion to previously reported MASLD prevalences in the US. Results: Ninety-one RCTs met inclusion criteria. The studied therapeutics included medications (n=84), lifestyle interventions (n=6), and fecal microbiome transplant (n=1). When reported, the median age of study participants was 52.6 years (24.1 - 69.7) with 58% female subjects. Seventy-8 studies (85.7%) reported racial data and fifty-6 (61.5%) included ethnicity data. Among the 16,111 patients enrolled in these trials, 3,298 (20.5%) were of Hispanic ethnicity. Meta-analysis revealed a pooled prevalence of 78.8% in White patients (95% CI 72.9 – 84.6, I2 = 97%), 6.2% in Asian patients (95% CI 4.15 – 8.31, I2 = 94%), and 2.5% in Black patients (85% CI 1.58 – 3.44, I2 = 70%). Pooled prevalence of Hispanic patients was 31.7% (95% CI 26.8 - 36.6, I2 = 94.6%). This prevalence was higher than the reported national Hispanic prevalence of 22.3%, which may be partially explained by the substantial heterogeneity in the analysis. Hispanic enrollment also increased over time from 20% (2009 – 2014), 31% (2015 – 2019), to 35% (2020 – 2024). Conclusion: While the majority of studies reported data on participant race, only 61.5% included ethnicity. Since MASLD disproportionately affects Hispanic patients, it is imperative that clinical trials make a targeted effort to diversify patient recruitment. Compared to previous efforts, this study shows that trials are increasingly including Hispanic patients, yet need to increase inclusion of ethnicity data (see Figure 1).Figure 1.: Pooled prevalence of Hispanic patients among studies that reported ethnicity data.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,009
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,293 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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