Participation of women in cardiovascular trials from 2017 to 2023: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death globally for both men and women, yet women remain historically underrepresented in cardiovascular clinical trials (CV trials), despite facing a disproportionately high burden of morbidity and mortality in many forms of CVD. Purpose We aim to determine the representation of women across a broad range of CV trials. Methods The participation of women in CV trials registered on ClinicalTrials.gov from 2017 to 2023 was systematically determined through the extraction of publicly available information. Data was extracted to identify the country of study, disease type, trial size, clinical intervention and age of the participants. We calculated the proportion of women and the ratio of number of females to male participants (F:M ratio) for each trial. The female participation to prevalence ratio (PPR) was estimated for each trial based on the relative prevalence of the disease by sex in the specified region. Results We identified 1,079 registered CV trials, which included 1,396,104 participants, of whom 571,641 (41.0%) were women. The median F:M ratio was significantly lower for studies on arrhythmia (0.5), coronary heart disease (CHD) (0.39), acute coronary syndrome (ACS) (0.32) and heart failure (HF) (0.51), but was higher for obesity (1.44) and pulmonary hypertension (PH) (2.86) CV trials. F:M ratio was higher for trials on lifestyle intervention (1.51) than for drug trials. PPRs were low for clinical trials on CHD (0.66), ACS (0.79), and stroke (0.74). There was a trend to increasing PPR from 2017 to 2023, p=0.056. Conclusion Representation of women in CV trials varies by disease state, region, intervention, and sponsor type. Better understanding of reasons for these differences may enable more tailored interventions to improve representation of women globally and across therapeutic areas.Figure 1 Figure 2
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 | 0,042 | 0,168 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».