Sex as a biological variable: a contemporary perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Incorporating sex as a biological variable (SABV) in biomedical research is essential to enhancing the translational relevance of scientific findings and ensuring equitable healthcare for both sexes. Despite policy advancements, disparities persist in the integration of SABV across research domains, particularly in cardiovascular disease, where presentation and treatment responses vary by sex. METHODS: This review synthesizes current literature and policy frameworks, including the NIH SABV mandate, to evaluate progress in SABV implementation. It also examines the roles of key stakeholders-funding agencies, publishers, and the pharmaceutical industry-in promoting or hindering SABV integration in preclinical and clinical research. RESULTS: Analysis reveals variable adherence to SABV policies, with persistent gaps in both study design and reporting. Case studies in cardiovascular research illustrate the consequences of SABV neglect, such as misdiagnosis and suboptimal treatment strategies. Positive shifts are observed in areas with strong policy enforcement and targeted funding incentives. CONCLUSIONS: Effective integration of SABV is critical for scientific rigor and healthcare equity. Strategies such as mandatory researcher training, policy accountability measures, and increased sex-disaggregated data reporting are needed. Emphasizing SABV in clinical trial design and analysis will help foster a more inclusive research environment and improve health outcomes for all. TRIAL REGISTRATION: Not applicable.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».