Testing relationships: ethical arguments for screening for type 2 diabetes mellitus with HbA1C
Notice bibliographique
Résumé
Since the 1990s, glycated haemoglobin (HbA1C) has been the gold standard for monitoring glycaemic control in people diagnosed as having either type 1 diabetes mellitus (T1DM) or type 2 diabetes mellitus (T2DM). Discussions are underway about diagnosing diabetes mellitus on the basis of HbA1C titres and using HbA1C tests to screen for T2DM. These discussions have focused on the relative benefits for individual patients, with some attention directed towards reduced costs to healthcare systems and benefits to society. We argue that there are strong ethical reasons for adopting HbA1C-based diagnosis and T2DM screening that have not yet been articulated. The rationale includes the differential impact of HbA1C-based diabetic testing on disadvantaged groups, and what we are beginning to learn about HbA1C vis-à-vis population health. Although it is arguable that screening must primarily benefit the individual, using HbA1C to diagnose and screen for T2DM may promote a more just distribution of health resources and lead to advances in investigating, monitoring and tackling the social determinants of health.
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 | 0,103 | 0,207 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,060 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,044 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».