Gender equality in leadership of <scp>HIV</scp> care cascade clinical trials: A methodological study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Equitable representation in research leadership is essential across all areas of medical science. In the context of HIV-where women are disproportionately affected-examining gender distribution in the leadership of HIV trials is essential to assess progress towards equity and identify persisting barriers. METHODS: We conducted a methodological study of trials from the CASCADE database, which evaluates interventions to improve the HIV care cascade. We extracted first and last authors' names and used Genderize.io to determine their gender, classifying authors as 'women' if the probability was 60% or greater. The primary outcome was the proportion of trials with women in leadership (first or last author), with secondary outcomes examining the proportions of trials with women as: first authors, last authors and in both roles. We also assessed associations with country income level, focus on women participants, study setting, pragmatism and team size. RESULTS: Gender for both authorship roles could be determined in 332 trials, of which 233/332 (70.2%) had a woman first or last author; 169/334 (50.6%) had a woman first author; 143/337 (42.4%) had a woman last author and 74/332 (22.3%) featured women in both roles. Women's leadership increased over time but was not associated with country income level, gender focus, study setting or impact factor. Effectiveness trials and those with fewer authors were more likely to have women in leadership. CONCLUSIONS: Women's leadership in HIV trials has increased, reflecting progress in gender equity. However, smaller author teams appear to facilitate women's leadership, suggesting barriers in larger collaborations. Continued efforts are needed to ensure sustained progress and equitable representation.
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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 | 0,562 | 0,750 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».