An Assessment of Sex and Gender Considerations in Migraine Calcitonin Gene-Related Peptide Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Published guidelines for conducting clinical trials for migraine therapeutics recommend recruiting participants based on disease epidemiology and including sex/gender-based subpopulation analyses. These recommendations aim to improve the quality and generalizability of migraine clinical trials. The aim of this study was to summarize participant demographics in migraine clinical trials for FDA-approved calcitonin gene-related peptide (CGRP)-targeting drugs (receptor antagonists [gepants], CGRP peptide or receptor monoclonal antibodies [mAbs]) and assess the use of sex/gender-based subpopulation analyses in these studies. METHODS: We conducted a review of industry-sponsored migraine clinical trials for FDA-approved CGRP-targeting medications. Demographic data (sex and/or gender) from phase II or III trials were abstracted, and the use of sex/gender-based analyses was recorded. RESULTS: Fourteen trials of gepants were included in this analysis. Participants who were identified as females or women were more likely to participate in these trials (87.0 ± 2.2%). Twenty-four trials of CGRP mAbs were reviewed. These studies also reported that participants were predominantly identified as female or women (84.9 ± 2.3%). None of the clinical trials reviewed reported sex/gender-based analyses of their results. CONCLUSIONS: This study suggests that men are underrepresented in migraine CGRP clinical trials. Greater attention to sex and gender is needed in migraine clinical trial design so that they better align with current recommendations made by headache societies and regulatory agencies.
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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 | 0,390 | 0,495 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».