Racial and ethnic disparities in aortic stenosis within a universal healthcare system characterized by natural language processing for targeted intervention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Aortic stenosis (AS) is a condition marked by high morbidity and mortality in severe, symptomatic cases without intervention via transcatheter aortic valve implantation (TAVI) or surgical aortic valve replacement (SAVR). Racial and ethnic disparities in access to these treatments have been documented, particularly in North America, where socioeconomic factors such as health insurance confound analyses. This study evaluates disparities in AS management across racial and ethnic groups, accounting for socioeconomic deprivation, using an artificial intelligence (AI) framework. Methods and results We conducted a retrospective cohort study using a natural language processing pipeline to analyse both structured and unstructured data from > 1 million patients at a London hospital. Key variables included age, sex, self-reported race and ethnicity, AS severity, and socioeconomic status. The primary outcomes were rates of valvular intervention and all-cause mortality. Among 6967 patients with AS, Black patients were younger, more symptomatic, and more comorbid than White patients. Black patients with objective evidence of AS on echocardiography were less likely to receive a clinical diagnosis than White patients. In severe AS, TAVI and SAVR procedures were performed at lower rates among Black patients than among White patients, with a longer time to SAVR. In multivariate analysis of severe AS, controlling for socioeconomic status, Black patients experienced higher mortality (hazard ratio = 1.42, 95% confidence interval = 1.05–1.92, P = 0.02). Conclusion An AI framework characterizes racial and ethnic disparities in AS management, which persist in a universal healthcare system, highlighting targets for future healthcare 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».