Exploring ethnic differences in the distribution of blood test results in healthy adult populations to inform earlier cancer detection: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In primary care, health professionals use blood tests to investigate nonspecific presentations to inform referral decisions. Reference ranges for the commonly used blood tests in western countries were developed in predominately White populations, and so may perform differently when applied to non-White populations. Knowledge of ethnic variation in blood test results in healthy/general populations could help address ethnic inequalities in cancer referral for diagnosis and outcomes. OBJECTIVE: This systematic review explored evidence of ethnic differences in the distribution of selected blood test results among healthy/general populations to inform future research aimed at addressing inequalities in cancer diagnosis. METHODS: We searched PubMed and EMBASE to identify studies reporting measures of haemoglobin, MCV, calcium, albumin, platelet count, and CRP in nondiseased adults from at least 2 different ethnic groups. Two reviewers independently screened studies, completed data extraction and quality assessment using an adapted Newcastle-Ottawa scale. Participants were stratified into White, Black, Asian, Mixed, and Other groups. Data were synthesised narratively and meta-analyses were conducted where possible. RESULTS: A total of 47 papers were included. Black men and women have lower average values of haemoglobin, MCV, and albumin, and higher average values of CRP relative to their White counterparts. Additionally, Black men have lower average haemoglobin than Asian men, whereas Asian women have lower average CRP values when compared with White women. CONCLUSIONS: There is evidence of ethnic differences in average values of haemoglobin, MCV, CRP, and albumin in healthy/general populations. Further research is needed to explore the reasons for these differences. Systematic review registration: CRD42021274580.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».