Exploring Health Care Disparities in Genetic Testing and Research for Hereditary Cardiomyopathy: Current State and Future Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Background Hereditary cardiomyopathies are commonly occurring myocardial conditions affecting heart structure and function with a genetic or familial association, but the etiology is often unknown. Cardiomyopathies are linked to significant mortality, requiring robust risk stratification with genetic testing and early diagnosis. Hypothesis We hypothesized that health care disparities exist in genetic testing for hereditary cardiomyopathies within clinical practice and research studies. Methods In a narrative fashion, we conducted a literature search with online databases such as PubMed/MEDLINE, Google Scholar, EMBASE, and Science Direct on papers related to hereditary cardiomyopathies. A comprehensive analysis of findings from articles in English on disparities in diagnostics and treatment was grouped into four categories. Results Racial and ethnic disparities in research study enrollment and health care delivery favor White populations and higher socioeconomic status, resulting in differences in the development and implementation of effective genetic screening. Such disparities have shown to be detrimental, as minorities often suffer from disease progression to heart failure and sudden cardiac death. Barriers related to clinical genetic testing included insurance-related issues and health illiteracy. The underrepresentation of minority populations extends to research methodologies, as testing in ethnic minorities resulted in a significantly lower detection rate and diagnostic yield, as well as a higher likelihood of misclassification of variants. Conclusions Prioritizing minority-based participatory research programs and screening protocols can address systemic disparities. Diversifying research studies can improve risk stratification strategies and impact clinical practice.
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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 | 0,098 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».