Ethnic and racial differences in Asian populations with ion channelopathies associated with sudden cardiac death
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases are associated with several morbidities and are the most common cause of worldwide disease-related fatalities. Studies show that treatment and outcome-related differences for cardiovascular diseases disproportionately affect minorities in the United States. The emergence of ethnic and racial differences in sudden cardiac death (SCD) and related ion channelopathies complicates cardiovascular disease prevention, diagnosis, management, prognosis, and treatment objectives for patients and physicians alike. This review compiles and synthesizes current research in cardiac ion channelopathies and genetic disorders in Asian populations, an underrepresented population in cardiovascular literature. We first present a brief introduction to SCD, noting relevant observations and statistics from around the world, including Asian populations. We then examined existing differences between Asian and White populations in research, treatment, and outcomes related to cardiac ion channelopathies and SCD, showing progression in thought and research over time for each ion channelopathy. The review also identifies research that explored phenotypic abnormalities, device usage, and risk of death in Asian patients. We touch upon the unique genetic risk factors in Asian populations that lead to cardiac ion channelopathies and SCD while comparing them to White and Western populations, particularly in the United States, where Asians comprise approximately 7% of the total population. We also propose potential solutions such as improving early genetic screening, addressing barriers affecting access to medical care and device utilization, physician training, and patient education on risks.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».