Diversity in pulmonary rehabilitation clinical trials: a systematic review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Underrepresentation of minority groups in clinical trials may hinder the potential benefits of pulmonary rehabilitation (PR) programs for individuals with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). The aim of this work was to determine whether participants in PR randomized control trials (RCTs) conducted in the U.S.A., Canada, the UK, and Australia are representative of ethnicity, sex, gender, and sociodemographic characteristics. A systematic search was performed for relevant literature from inception to December 2022. Titles and abstracts were screened before undergoing a full article review. Relevant data on reporting of age, sex, gender, ethnicity, and sociodemographic characteristics of participants was extracted. Thirty-six RCTs met the inclusion criteria. Only 6% of publications reported on ethnicity, with ≥90% of participants reported as ‘White.’ All 36 papers reported on age, with the mean between 60 and 69 years old. Thirty-five studies reported on sex (97%), with the majority (67%) reporting more male than female participants. There was no mention of different genders in any paper. Other sociodemographic factors were reported in 7 (19%) papers. Inclusivity and representation in clinical trials are essential to ensure that research findings are generalizable. Clinical trialists need to consider the demographics of today’s society during recruitment.
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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 | 0,082 | 0,279 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».