Exploring Health Care Disparities in Genetic Testing and Research for Hereditary Cardiomyopathy: Current State and Future Perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<b>Background</b> Hereditary cardiomyopathies are commonly occurring myocardial conditions affecting heart structure and function with a genetic or familial association, but the etiology is often unknown. Cardiomyopathies are linked to significant mortality, requiring robust risk stratification with genetic testing and early diagnosis. <b>Hypothesis</b> We hypothesized that health care disparities exist in genetic testing for hereditary cardiomyopathies within clinical practice and research studies. <b>Methods</b> In a narrative fashion, we conducted a literature search with online databases such as PubMed/MEDLINE, Google Scholar, EMBASE, and Science Direct on papers related to hereditary cardiomyopathies. A comprehensive analysis of findings from articles in English on disparities in diagnostics and treatment was grouped into four categories. <b>Results</b> Racial and ethnic disparities in research study enrollment and health care delivery favor White populations and higher socioeconomic status, resulting in differences in the development and implementation of effective genetic screening. Such disparities have shown to be detrimental, as minorities often suffer from disease progression to heart failure and sudden cardiac death. Barriers related to clinical genetic testing included insurance-related issues and health illiteracy. The underrepresentation of minority populations extends to research methodologies, as testing in ethnic minorities resulted in a significantly lower detection rate and diagnostic yield, as well as a higher likelihood of misclassification of variants. <b>Conclusions</b> Prioritizing minority-based participatory research programs and screening protocols can address systemic disparities. Diversifying research studies can improve risk stratification strategies and impact clinical practice.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle