Racial and ethnic differences in aortic stenosis: the tip of the iceberg
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: There is a lack of data on the epidemiology and management of severe aortic stenosis (AS) in diverse populations. We summarize the contemporary literature on the racial and ethnic differences in AS prevalence, treatment and outcomes and discuss possible explanations for these disparities to inform future research and improve the delivery of care to under-represented patient groups. RECENT FINDINGS: African American (AA) patients have significantly less prevalence of severe AS than White patients whereas paradoxically having higher traditional risk factors for severe AS. Non-White patients have less referral for aortic valve replacement (AVR) after adjusting for clinical and echocardiographic parameters. Surgical aortic valve replacement (SAVR) and transcatheter aortic valve replacement (TAVR) are both underutilized in non-White patients. Differences in race and ethnicity have not shown to result in worse in-hospital and long-term survival outcomes after either SAVR or TAVR. SUMMARY: Much research is warranted to explore the epidemiology, true prevalence and treatment outcomes of severe AS in diverse populations. Greater inclusion of non-White ethnic groups in the primary analysis of prospective trials is needed. Lastly, further research is warranted to explore the complex causes of racial and ethnic disparities in utilization of surgical and transcatheter interventions.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».