Barriers and solutions in women’s health research and clinical care: a call to action
Notice bibliographique
Résumé
It is now recognized that there are significant differences between the sexes affecting prevalence, incidence, and severity over a broad range of diseases, although the extent of the differences is not fully elucidated. Until the early 1990s, women were excluded from most clinical trials and the limited research including women focused primarily on diseases affecting fertility and reproduction. For these reasons, the prevention, diagnosis, and treatment of chronic diseases in women continue to be based primarily on historical findings in men, and sex-specific clinical guidelines are often lacking. Many illnesses, ranging from cardiovascular disease to cancer to mental health issues, for example, differ by sex in terms of prevalence and adverse effects. Research is needed to understand how medically relevant biological sex differences optimally inform sex-specific prevention, diagnosis, and treatment strategies for women and men. In this way, sex-specific clinical guidelines can be developed where warranted, using evidence-based data.
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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 | 0,256 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,023 |
| Communication savante | 0,023 | 0,047 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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 ».