Race, ethnicity and ancestry in global diabetes research: grappling with complexity to advance equity and scientific integrity – a narrative review and viewpoint
Notice bibliographique
Résumé
The global burden of diabetes-across major forms such as type 2 diabetes, type 1 diabetes and gestational diabetes mellitus-disproportionately affects people of non-European ancestry, the majority of whom live in low- and middle-income countries. The heterogeneity of diabetes risks and phenotypes indicates that knowledge derived principally from European-origin populations may not be readily transferable to other groups. In this review our aim is to enhance the quality of diabetes research by championing the inclusion of diverse populations, ensuring clarity of population definition and encouraging exploration of population differences. We review the terminology used to define populations and make recommendations on the use of these terms. We argue that population membership by itself does not determine risks or response to intervention; rather, it is the confluence of genetic, environmental, sociocultural and policy factors that are causal and should be identified. We note that, while common diabetes forms are polygenic and populations are unlikely to harbour single genes that account for significant risk, environmental change that impacts lifestyle and biology demonstrably alters diabetes risk and provides opportunities for effective intervention. Similarly, while genetic variants are associated with adverse events, population group membership may sometimes not be a valid proxy for such variants, which has implications for healthcare equity. For most drugs used in diabetes there is little evidence that drug responsiveness materially differs by population grouping, although it is only recently that well-designed studies have been performed. In contrast, other population characteristics, such as sex, age and obesity, appear to alter glucose-lowering drug effectiveness and should be considered when prescribing. Inclusion of diverse populations in diabetes research, combined with a multidisciplinary approach, is essential if we are to combat the global burden of diabetes.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».