Inherited retinal disease in global Indigenous populations: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Accurate diagnosis is essential for accessing emerging gene-targeted treatments for inherited retinal diseases (IRDs), but many minoritised communities face additional barriers to diagnosis. This scoping review synthesised clinical studies on the prevalence and diagnosis of IRDs among Indigenous Peoples worldwide. Medline, Embase, Global Health, Informit and CINAHL were searched on December 4, 2023. We included articles reporting Indigenous Peoples with IRDs from all global regions published between 1974 and 2023; 73 studies (581 cases) of IRDs in Indigenous Peoples from 24 countries were included, mostly reporting participants indigenous to the Middle East (34 %), Oceania (27 %) and North America (23 %). Studies of specific IRD cases showed geographical or cultural group associations, such as rod-cone dystrophy among the Diné (Navajo Nation) or Bardet-Biedl syndrome in Bedouin populations of the Middle East. With dedicated programs, population-specific IRD gene variants in the Middle Eastern Bedouin populations, New Zealand Māori and other Pacific peoples are the most well-characterised, and this has enabled improved diagnostic approaches. There is limited knowledge of the relative prevalence and support needs for IRDs among most other global Indigenous groups. Engagement, co-designed approaches and collective efforts, including raising awareness, may address challenges limiting equitable access to IRD diagnosis for Indigenous Peoples, facilitating access to emerging treatments.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».