The Disparities in Myasthenia Gravis Clinical Trial Enrollment in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/AIMS: The demographic and geographic representation of participants in myasthenia gravis (MG) trials has yet to be systematically reviewed. The goal of this study was to explore potential disparities in MG interventional clinical trial enrollment. METHODS: We included completed interventional clinical trials from January 2002 to December 2021 that enrolled participants with MG within the United States and Canada. Twenty-eight trials meeting these criteria were identified at Clinicaltrials.gov, and 16 trials contributed data. Study sponsors provided data for age, sex/gender, race, ethnicity, and state/province of site enrollment. RESULTS: Pooled data showed the following participant ethno-racial composition across trials: White = 79.9%, Black = 11.9%, Asian = 3.3%, Native American = 1.2%, "Other" race = 3.7%; 10.5% of participants identified as Hispanic ethnicity. Male participation was approximately 53%. Average participant age was 55.0 ± 17.0 years. The three highest enrolling US states were Texas, California, and Florida, and the highest enrolling Canadian province was Ontario. There was no enrollment in several Upper Midwest, Northern Rocky Mountain, and Southern US states. Total enrollment among White, Black, and Native American participants was proportional to the US population, whereas Hispanic and Asian participants were under-enrolled. DISCUSSION: The geographic distribution of enrollment suggests a possible concern that many patients do not have convenient access to trial centers. Strategies are needed to facilitate greater clinical trial participation among underrepresented and underserved communities that will improve generalization of study results to the overall MG population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».