Minorities Are Under-Represented in SLE Clinical Trials: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives With numerous emerging treatments for systemic lupus erythematosus (SLE), populations in trials should reflect the diversity of those affected by SLE so trials are generalizable and are fair/equitable. Data from some North American and European cohorts show that the prevalence of SLE in Black populations can be higher than White populations relative to background population ethnicities.[1,2] The objectives of this study were to examine the racial composition of clinical trials in SLE from 2014 to 2024, assessing whether these trials accurately represent the diversity of SLE populations. Methods A systematic review of the literature was conducted using EMBASE, PUBMED, Web of Science, and Cochrane CENTRAL from Jan 1, 2014-May 14, 2024. Randomized trials of pharmaceutical interventions in SLE patients were included. Studies were excluded if they had less than 50 participants, were not in English, or did not report on race/ethnicity. Revman 5.4 and SPSS were used for statistical analysis. Results The literature review identified 2,505 citations, of which 63 were included in the analysis (Figure 1). Of the trials screened for analysis, 39.8% did not report on race, and 12.4% had a sample size less than 50 participants. The proportion of females in the included studies was 91% [95% CI 90-92]. White patients constituted 61% [55-66] of trial participants, while Black participants represented 14% [9-18] (Figure 1). Asians accounted for 14% [12-17], and Indigenous patients 8% [6-10]. Hispanics 37% [31-43], no Pacific Islanders were included [0-0%], and patients of mixed race (by the definition within each study) constituted 3% [2-5]. None of the included studies reported on smoking status, education, marital status, or employment status. Figure 1. Pooled racial makeup of SLE RCTs for black participants Conclusion Standardized reporting of SES surrogates should occur (ie, education, household income). Minorities seem under-represented in RCTs. Greater effort is needed to ensure that SLE research trials are generalizable to patients and are equitable to reflect the diversity of those living with SLE. [1.] Falasinnu T. Curr Rheumatol Rep 2018;20. [2.] Ginzler E. Arthritis Rheumatol 2022;74:112-23.
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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 | 0,063 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».