Racial, Ethnic, Sex, and Gender Equity for Inclusive Interstitial Lung Disease Research: An Official American Thoracic Society Research Statement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Equitable care for all individuals living with interstitial lung disease (ILD) must be rooted in rigorous, high-quality research that is globally representative and inclusive. Objectives The objectives of this American Thoracic Society Statement are to emphasize the importance of racial, ethnic, sex, and gender considerations in ILD research; summarize existing evidence on differences and disparities in ILD care; and suggest practical recommendations to promote equitable inclusion in clinical research. Methods A multidisciplinary committee of experts in ILD, health equity, sex/gender, and race/ethnicity equity conducted a comprehensive review of the literature related to disparities in ILD. The group identified relevant studies pertaining to clinical trial participation and outcomes by race, ethnicity, sex, and gender. Consensus-based recommendations for equitable inclusion in research were developed through iterative discussion and agreement by all members. Main Results The review identified significant disparities across ILD domains, including epidemiology, diagnosis, management, treatment access, and clinical outcomes. Minority populations remain underrepresented in ILD research, especially in clinical trials of ILD treatment. Research efforts and programs in ILD must be based on inclusive practices. This can be accomplished by changing how subgroup data are collected, analyzed, and reported in ILD clinical trials, with greater attention to the inclusion of minority populations, at all levels of research. Conclusions Improving equity in ILD research is paramount to enhancing the generalizability and applicability of findings to the global ILD population. This goal will require coordinated action by all stakeholders, including researchers, institutions, funding agencies, and patient communities.
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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 | 0,559 | 0,526 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,022 |
| Communication savante | 0,019 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,036 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».