An expert perspective on diversity-oriented standards for assessing sex and gender in clinical research
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Randomized controlled trials require diverse patient groups to ensure broad applicability of results. However, gender minorities are often not included, which affects the generalizability and equity of healthcare outcomes. Inclusive research must consider the diversity of sex and gender to eliminate inequalities and improve health outcomes. Methods: A two-stage expert survey was conducted using a self-developed questionnaire in which the constructs of sex, gender, and gender expression were considered. Experts rated the importance and practicality of assessing these concepts in clinical trials and evaluated terms for suitability and comprehension. In addition, existing definitions were refined. Consensus was defined as 70% agreement or disagreement. Results: 14 out of 17 participating experts agreed on the importance to independently assess sex assigned at birth, and 9 out of 16 emphasized this for gender identity in clinical trials. Sex should be assessed with "Please specify your sex assigned at birth" and the answer categories "female", "male", "intersex". Gender identity should be assessed with "I identify as…" and the answer categories "woman", "man", "nonbinary", "trans woman", "trans man", "genderqueer", "genderfluid", "agender", "two spirit". Assessment of gender expression depends on the research question and may not be relevant for every study. Discussion: Our findings emphasize inclusivity by providing multiple gender options and improve data accuracy by allowing individuals to accurately report their gender identity. The results emphasize the importance of distinguishing between sex assigned at birth, gender identity, and gender expression in research. This ensures that gender diversity is accurately represented and considered, improving the relevance and inclusivity of clinical trials.
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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 | 0,680 | 0,661 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,051 |
| Communication savante | 0,019 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,033 |
| 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 ».