Böbrek fonksiyonu hesaplama algoritmasındaki ırk temelli düzeltme katsayısının, siyah hastaların nakil listelerine erişimini geciktirdiği öne sürüldü

ABD’de böbrek fonksiyonlarını ölçmek için yaygın olarak kullanılan CKD-EPI algoritmasının, siyah hastalar için sonuçları sistematik olarak daha sağlıklı gösterecek şekilde bir "ırk düzeltmesi" içerdiği ve bu durumun tıbbi bakıma erişimde eşitsizliğe yol açtığı bildirilmiştir. 2009 yılında geliştirilen formülün, siyah bireylerin ortalama olarak daha fazla kas kütlesine sahip olduğu yönündeki bilimsel olarak tartışmalı bir varsayıma dayanarak, bu hastaların tahmini glomerüler filtrasyon hızı (eGFR) skorlarını yaklaşık %15,9 oranında artırdığı belirtilmektedir.

Boston’daki Mass General Brigham sağlık sisteminde 57.000 hasta üzerinde yapılan ve sonuçları yayımlanan bir araştırma, bu matematiksel düzeltmenin klinik etkilerini belgelemiştir. İncelenen 2.225 siyah hastanın yaklaşık üçte birinin (743 kişi), ırk katsayısı kullanılmadığı takdirde daha şiddetli bir böbrek hastalığı evresinde sınıflandırılacağı tespit edilmiştir. Özellikle 64 hastanın, katsayı uygulanmasaydı böbrek nakli bekleme listesine girmek için kritik eşik olan 20 ml/dakika sınırının altında kalacağı; ancak bu hastaların hiçbirinin nakil için değerlendirilmediği veya yönlendirilmediği aktarılmıştır.

Araştırmacılar ve tıp uzmanları, ırkın biyolojik değil sosyal bir kategori olduğunu, algoritmanın bu ayrımı tıbbi bir veri gibi işlemesinin sistematik sağlık eşitsizliklerini derinleştirdiğini savunmaktadır. Çalışmanın ardından Mass General Brigham, Washington Üniversitesi ve Vanderbilt gibi kurumların ırk temelli bu hesaplamayı kullanmayı bıraktığı bildirilmiştir. Ulusal Böbrek Vakfı (NKF) ve Amerikan Nefroloji Derneği (ASN) konuyu incelemek üzere bir görev gücü oluşturmuştur.

Olayla ilgili veriler belirli bir sağlık sistemiyle sınırlı olup, araştırmacılar örneklem büyüklüğü ve bölgesel odak nedeniyle bulguların tüm popülasyona genellenmesi konusunda ihtiyatlı olunması gerektiğini belirtmişlerdir. Ayrıca, algoritmanın doğrudan bir "yapay zekâ" hatasından ziyade, tıbbi karar destek sistemlerine yerleştirilmiş istatistiksel bir modelleme hatası olduğu ve doktorların bu çıktıları yeterince sorgulamadan kabul etmesinin sorunu büyüttüğü değerlendirilmektedir.