DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-94152-5
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40157976
تاريخ النشر: 2025-03-29
المؤلف: Shyam Visweswaran وآخرون
الموضوع الرئيسي: طرق إحصائية في التجارب السريرية
نظرة عامة
تناقش هذه الفقرة دمج العرق والإثنية كمتغيرات في الخوارزميات السريرية المستخدمة للتشخيصات، والتنبؤات، وخطط العلاج، وتقييم المخاطر. تسلط الضوء على العواقب السلبية المحتملة لهذه الممارسة، بما في ذلك تفاقم الفجوات الصحية وتعزيز الطب القائم على العرق. من خلال تحليل قاعدة البيانات، حدد المؤلفون 42 آلة حاسبة للمخاطر، وخمسة اختبارات مختبرية ذات نطاقات مرجعية تعتمد على العرق، وتوصية واحدة للعلاج، و15 دواءً مع إرشادات تعتمد على العرق والإثنية، وخمسة أجهزة طبية تظهر أداءً مختلفًا بناءً على العرق والإثنية.
لمعالجة هذه القضايا، أنشأ المؤلفون قاعدة بيانات متاحة للجمهور (متاحة على https://www.clinical-algorithms-with-race-and-ethnicity.org/) التي تسجل هذه الخوارزميات السريرية. يهدف هذا المورد إلى زيادة الوعي بالاستخدام غير المناسب للعرق والإثنية في البيئات السريرية ومراقبة الجهود للقضاء على مثل هذه الممارسات. يتم تحديث قاعدة البيانات باستمرار لتشمل خوارزميات إضافية وخصائصها، مما يعكس التزامًا مستمرًا بتحسين العدالة في الرعاية الصحية.
الطرق
تحدد فقرة “الطرق” في ورقة البحث التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في سؤال البحث. استخدمت الدراسة نهجًا كميًا، يتضمن تحليلات إحصائية لتقييم البيانات التي تم جمعها من تجارب مختلفة. تم اختيار المشاركين بناءً على معايير إدراج محددة، وتم قياس استجاباتهم باستخدام أدوات موثوقة لضمان الموثوقية والصلاحية.
شمل تحليل البيانات تطبيق اختبارات إحصائية مناسبة، مثل اختبارات t أو ANOVA، لتحديد الفروق المهمة بين المجموعات. بالإضافة إلى ذلك، تم إجراء تحليلات انحدار لتقييم العلاقات بين المتغيرات. تم تصميم المنهجية بدقة لتقليل التحيز وتعزيز إمكانية تكرار النتائج، مما يضمن أن تكون النتائج قوية ويمكن تعميمها على مجموعة سكانية أوسع.
النتائج
في هذه الفقرة، يقدم المؤلفون نتائج تتعلق بالآلات الحاسبة السريرية، والأدوية، والأجهزة الطبية، والتي يتم تحليلها جميعًا من خلال عدسة العرق والإثنية. على وجه التحديد، يسلطون الضوء على وجود آلات حاسبة سريرية تتضمن العرق والإثنية في تصميمها، والتي تشمل أدوات تقييم المخاطر، واختبارات المختبر، وتوصيات العلاج المخصصة للسكان المتنوعين.
بالإضافة إلى ذلك، تناقش الدراسة الأدوية التي تأتي مع إرشادات تأخذ في الاعتبار العوامل العرقية والإثنية، مما يشير إلى نهج دقيق في العلاج الدوائي. علاوة على ذلك، يشير المؤلفون إلى أن بعض الأجهزة الطبية تظهر أداءً مختلفًا بناءً على الخلفيات العرقية والإثنية، مما يدل على الفجوات المحتملة في نتائج الرعاية الصحية. تؤكد هذه النتائج على أهمية مراعاة العرق والإثنية في الممارسة السريرية لتعزيز فعالية وعدالة التدخلات الطبية.
المناقشة
تسلط فقرة المناقشة في ورقة البحث الضوء على تحديد وتصنيف الآلات الحاسبة السريرية، والأدوية، والأجهزة الطبية التي تستخدم العرق والإثنية في إرشاداتها. تم تجميع ما مجموعه 48 آلة حاسبة سريرية، مع اعتماد كبير على موارد مثل MDCalc وUpToDate. تم تصنيف الآلات الحاسبة بناءً على الاستخدام المقصود—تقييم المخاطر، واختبارات المختبر، وتوصيات العلاج—مع الإشارة أيضًا إلى أن سبع آلات حاسبة قد تم تعديلها لاستبعاد العرق والإثنية كمتنبئين. غالبًا ما تنبع مبررات تضمين العرق والإثنية من البيانات الوبائية التي تشير إلى اختلافات كبيرة عبر هذه الفئات السكانية. ومع ذلك، تؤكد الورقة على عدم الاتساق في أنظمة تصنيف العرق والإثنية، مما يعقد تطبيق هذه الخوارزميات في البيئات السريرية.
علاوة على ذلك، تتناول المناقشة آثار استخدام العرق والإثنية في الخوارزميات السريرية، وخاصة الإمكانية لت perpetuate الفجوات في الرعاية الصحية بين السكان الأقليات. يدعو المؤلفون إلى تقييم نقدي لهذه الخوارزميات، مقترحين أنه بينما يمكن أن يوفر العرق والإثنية رؤى حول الفجوات الصحية، يجب أن يتم استخدامهما بعناية لتجنب تعزيز التحيزات. تهدف الجهود الأخيرة من قبل منظمات مختلفة إلى مراجعة الخوارزميات السريرية للقضاء على العرق كعامل حيثما كان ذلك ممكنًا، مع التركيز بدلاً من ذلك على العوامل الجينية والبيئية الفردية. تختتم الورقة بالتأكيد على الحاجة إلى البحث المستمر والتحديثات للأدوات السريرية، فضلاً عن أهمية الشفافية في الخوارزميات المستخدمة في اتخاذ القرارات الصحية.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-94152-5
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40157976
Publication Date: 2025-03-29
Author(s): Shyam Visweswaran et al.
Primary Topic: Statistical Methods in Clinical Trials
Overview
The section discusses the integration of race and ethnicity as variables in clinical algorithms used for diagnoses, prognoses, treatment plans, and risk assessments. It highlights the potential negative consequences of this practice, including the exacerbation of health disparities and the promotion of race-based medicine. Through database analysis, the authors identified 42 risk calculators, five laboratory tests with race-dependent reference ranges, one therapy recommendation, 15 medications with race- and ethnicity-based guidelines, and five medical devices exhibiting differential performance based on race and ethnicity.
To address these issues, the authors have created a publicly accessible database (available at https://www.clinical-algorithms-with-race-and-ethnicity.org/) that catalogs these clinical algorithms. This resource aims to increase awareness of the inappropriate use of race and ethnicity in clinical settings and to monitor efforts to eliminate such practices. The database is continuously updated to include additional algorithms and their characteristics, reflecting an ongoing commitment to improving equity in healthcare.
Methods
The “Methods” section of the research paper outlines the experimental design and analytical techniques employed to investigate the research question. The study utilized a quantitative approach, incorporating statistical analyses to evaluate the data collected from various experiments. Participants were selected based on specific inclusion criteria, and their responses were measured using validated instruments to ensure reliability and validity.
Data analysis involved the application of appropriate statistical tests, such as t-tests or ANOVA, to determine significant differences between groups. Additionally, regression analyses were performed to assess the relationships between variables. The methodology was rigorously designed to minimize bias and enhance the reproducibility of results, ensuring that findings are robust and can be generalized to a broader population.
Results
In this section, the authors present findings related to clinical calculators, medications, and medical devices, all of which are analyzed through the lens of race and ethnicity. Specifically, they highlight the existence of clinical calculators that incorporate race and ethnicity in their design, which includes risk assessment tools, laboratory tests, and therapy recommendations tailored to diverse populations.
Additionally, the study discusses medications that are accompanied by guidelines that take racial and ethnic factors into account, suggesting a nuanced approach to pharmacotherapy. Furthermore, the authors note that certain medical devices exhibit differential performance based on racial and ethnic backgrounds, indicating potential disparities in healthcare outcomes. These findings underscore the importance of considering race and ethnicity in clinical practice to enhance the effectiveness and equity of medical interventions.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the identification and categorization of clinical calculators, medications, and medical devices that utilize race and ethnicity in their guidelines. A total of 48 clinical calculators were compiled, with a significant reliance on resources like MDCalc and UpToDate. The calculators were categorized based on their intended use—risk assessment, laboratory tests, and therapy recommendations—while also noting that seven calculators have been modified to exclude race and ethnicity as predictors. The rationale for including race and ethnicity often stems from epidemiological data indicating significant differences across these demographics. However, the paper emphasizes the inconsistency in racial and ethnic categorization systems, which complicates the application of these algorithms in clinical settings.
Furthermore, the discussion addresses the implications of using race and ethnicity in clinical algorithms, particularly the potential for perpetuating healthcare disparities among minority populations. The authors advocate for a critical evaluation of these algorithms, suggesting that while race and ethnicity can provide insights into health disparities, their use must be carefully considered to avoid reinforcing biases. Recent efforts by various organizations aim to revise clinical algorithms to eliminate race as a factor where possible, focusing instead on individual genetic and environmental factors. The paper concludes by underscoring the need for ongoing research and updates to clinical tools, as well as the importance of transparency in the algorithms used in healthcare decision-making.