Discrepancy of Female Enrolment in Stroke Secondary Prevention Studies : Relationship Between investigative Site Personnel Sex and Selection of Participants
Notice bibliographique
Résumé
Background:Randomized controlled trials (RCTs) provide the strongest evidence of efficacy for medical interventions. However, a major criticism about the external validity of RCT results is the under-representation of women. Previous studies on cardiovascular disease have found female representation in secondary prevention RCTs to be less than 1/3. This underrepresentation of women can lead to suboptimal conclusions regarding their care. Currently, limited data are available regarding successful recruitment strategies for women in RCTs. It is important to understand the barriers to recruiting women in secondary prevention RCTs and to identify strategies to overcome those barriers. Objective: To determine whether an association exists between the gender of the investigative site personnel involved in the consent process and the sex distribution of participants in NAVIGATE ESUS. Methods:We plan to analyse data from 23 Canadian Navigate ESUS sites that recruited 573 participants to determine the proportion of female subjects recruited, and whether a discrepancy exists according to the gender of the primary study personnel involved in the consenting process.Conclusion: A major criticism of the external validity of RCT results is the discrepancy of female to male representation. Through investigating the discrepancies and barriers to equal sex distribution in clinical research our study will help identify factors to promote female inclusion in RCTs and pave way to future studies looking at strategies to overcome these barriers.
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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 | 0,342 | 0,572 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».