Race and age disparities in randomized trials of acute myeloid leukemia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
There are significant racial and ethnic disparities in the incidence and survival of patients with acute myeloid leukemia (AML). Understanding the discrepancies in enrollment in randomized controlled trials (RCTs) is important for better informing access to care and clinical trial conduct. We systematically reviewed the literature on the enrollment of racial/ethnic minorities and older adults into RCTs of AML. MEDLINE was searched from inception through June 2023 for RCTs on disease-modifying therapy for AML in adults. The proportion of trials reporting racial and ethnic subgroups, the enrollment proportions for each race, and age ≥65 years were determined, which were stratified by year, trial phase, and geographic location. A meta-analysis of enrollment incidence ratios (EIRs), the ratio of trial proportions of members of a racial and ethnic subgroup divided by the US population-based incidence, was conducted. A total of 7759 titles and abstracts and 157 full texts were screened, yielding 90 studies. Up to 23.3% of trials reported race or ethnicity, and 28.9% reported age ≥65 years. Of the trials reporting race, 4.7% of participants were Black, 9.8% Asian/Pacific Islander, 0.5% Native American/Alaska Native, 80.8% White, and 3.4% Hispanic. Hispanic patients (EIR, 0.28), and Asian patients (EIR, 0.16) were significantly underrepresented, whereas White patients (EIR, 1.23) were significantly overrepresented. When stratifying by year, we found an increase in the proportion of trials reporting on race in the last 10 years (46.2% vs 19.5%) and an increase in the last 20 years in the proportion of racial minorities enrolled.
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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 | 0,031 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».