Reporting of socio-demographic characteristics of trial participants in infectious diseases clinical trials – a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Reporting of demographic characteristics in randomised clinical trials (RCT) is recommended to facilitate assessment of generalisability to other populations. However, there is a lack of consensus as to what variables should be reported, and there are limited data describing current research practice. Methods We conducted a systematic review of all infectious diseases-related RCTs published between January 2014 to August 2023 in ten selected high impact journals. Outcomes of interest were the reporting of five patient-level sociodemographic characteristics, as recommended by the CONSORT-Equity 2017 extension to the CONSORT reporting guidelines: (a) ethnicity, (b) sex and/or gender, (c) education level, (d) socioeconomic status (SES), and (e) rurality. We summarised descriptive results for the reporting of each characteristic overall, by trial type (health equity-related vs non-health equity-related), subject area, and year of publication. We fitted multivariable logistic regression models to identify trial characteristics associated with the reporting of each characteristic. Results 4234 articles were screened and 1343 were included. Almost all trials (97.4%) reported sex and/or gender. In contrast, less than half (49.3%) reported ethnicity, and only a minority reported education level (9.0%), SES (9.0%), and rurality (3.9%). There was no improvement in reporting of each characteristic over the 10-year period. Subject area, funding source, whether a trial was health-equity related, use of a medical writer, and trial setting (high vs low/middle-income country) were significantly associated with the reporting of ethnicity, education level, and SES. Conclusion Reporting of socio-demographic characteristics in infectious diseases RCTs is inconsistent and has not improved over time.
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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 | 0,368 | 0,747 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».