Socioeconomic representativeness of Australian, Canadian and British cohorts from the paediatric diabetes AdDIT study: comparisons to regional and national data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Given limited data regarding the involvement of disadvantaged groups in paediatric diabetes clinical trials, this study aimed to evaluate the socioeconomic representativeness of participants recruited into a multinational clinical trial in relation to regional and national type 1 diabetes reference populations. Methods Retrospective, cross-sectional evaluation of a subset of adolescent type 1 diabetes cardiorenal intervention trial (AdDIT) participants from Australia (n = 144), Canada (n = 312) and the UK (n = 173). Validated national measures of deprivation were used: the Index of Relative Socioeconomic Disadvantage (IRSD) 2016 (Australia), the Material Resources (MR) dimension of the Canadian Marginalisation index 2016 (Canada) and the Index of Multiple Deprivation (IMD) 2015 (UK). Representativeness was assessed by comparing the AdDIT cohort’s distribution of deprivation quintiles with that of the local paediatric type 1 diabetes population (regional), and the broader type 1 diabetes population for which the trial’s intervention was targeted (national). Results Recruited study cohorts from each country had higher proportions of participants with higher SES, and significant underrepresentation of lower SES, in relation to their national references. The socioeconomic make-up in Australia mirrored that of the regional population (p = 0.99). For Canada, the 2nd least deprived (p = 0.001) and the most deprived quintiles (p < 0.001) were over- and under-represented relative to the regional reference, while the UK featured higher regional and national SES bias with over-representation and under-representation from the least-deprived and most-deprived quintiles (p < 0.0001). Conclusions Significant national differences in trial participation of low SES participants were observed, highlighting limitations in access to clinical research and the importance of reporting sociodemographic representation in diabetes clinical trials. Trial registration NCT01581476. Registered on 20 April 2012.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».