Gender and race in neurotrauma: part 2–underrepresentation in clinical trial enrollment and impact on clinical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The underrepresentation of women and racial minorities in clinical trials populations remains a persistent challenge across many medical specialties, including Neurosurgery. A diverse research cohort brings varied perspectives and experiences, which can lead to more innovative solutions to medical problems, generalizable findings, and the foundations to provide culturally competent care to the populations most affected by the condition at hand. The importance of representative Neurotrauma trial populations cannot be overstated, as results are essential to inform decision making and gender and race have both been shown to significantly influence patient outcomes, as seen in the traumatic brain injury and spinal cord injury populations. Although the path towards gender and racial parity in clinical trial participants has been slow, numerous actions have been taken, including the FDA Safety and Innovation Act (2012) and Omnibus Reform Act (2022) on a systemic level. In this paper, we aimed to explore the barriers to and implications of inadequate representation in neurotrauma trials to outline a roadmap towards more diverse trial inclusion and retention. Key strategies moving forward include recruiting a diverse research team, developing flexible study protocols that support the varying needs of individuals of different backgrounds, establishing methods of data analysis that control for social and demographic factors instead of excluding individuals from participating, introducing patient navigators, reflecting on systemically engrained biases, implementing mandatory reporting of gender and race data, establishing and analyzing policies that keep researchers accountable towards goals of inclusive recruitment, and identifying and addressing unique barriers that individuals at the intersection of gender and racial minority status face.
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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 | 0,142 | 0,287 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».