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Enregistrement W4413032878 · doi:10.1007/s00125-025-06516-1

Race, ethnicity and ancestry in global diabetes research: grappling with complexity to advance equity and scientific integrity – a narrative review and viewpoint

2025· review· en· W4413032878 sur OpenAlexaff
Nish Chaturvedi, Benjamin F. Voight, Jonathan C. K. Wells, Cheryl Pritlove

Notice bibliographique

RevueDiabetologia · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRace, Genetics, and Society
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésEthnic groupRace (biology)Equity (law)Narrative reviewHealth equityNarrativeDiabetes mellitusMedicineSociologyPolitical scienceGender studiesIntensive care medicinePublic healthAnthropologyPathologyLawEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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