Differential Sex-Based Enrolment into US-Registered Glaucoma Clinical Trials: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We conducted a cross-sectional study of sex, racial, and ethnic patient enrolment to glaucoma-related randomized controlled trials (RCTs) registered on ClinicalTrials.gov (to January 2023). METHODS: Trials were included if they were at least double-masked, completed, and had published results through the registry or a scholarly journal. Sex-based glaucoma disease burden was identified using the Global Burden of Disease database. Pooled population-to-prevalence ratios (PPRs) with 95% confidence intervals (CI) were calculated for female sex, with values between 0.8 and 1.2 constituting sufficient study enrolment. RESULTS: = 38.475; 56.2% females) for inclusion in the study. The pooled female PPR was 1.05 [95% CI 1.02, 1.08]. Sub-group analysis revealed equitable female enrolment across study characteristics, although studies published prior to 1997 were indeterminate on whether they under-enrolled female participants. CONCLUSIONS: Overall, US-registered, glaucoma-related trials enrolled acceptable proportions of females based on real-world disease burden. Future trial enrolment should strive for equitable demographic 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 | 0,049 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».