Race, Ethnicity, and Management of Pain from Long‐bone Fractures: A Prospective Study of Two Academic Urban Emergency Departments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective was to test the hypothesis that African American and Hispanic patients are less likely to receive analgesics than white patients in two academic urban emergency departments (EDs). METHODS: This was a prospective observational study of a convenience sample of patients with long-bone fractures from April 2002 to November 2006 in two academic urban EDs. Eligibility criteria were age 18-55 years, isolated long-bone fracture, and race and ethnicity (Hispanic, African American, and white). The primary outcome was receipt of analgesics; secondary outcomes included receipt of opioids, dose, route, time to first analgesic, and change in pain. Logistic regression was used to adjust the risk of receiving analgesics for patients' initial rating of pain and demographic characteristics. RESULTS: Of 1,239 patients with suspected long-bone fractures, 345 patients were eligible: 177 (51%) were Hispanic, 98 (28%) were African American, and 70 (20%) were white. Administration of analgesics was not associated with race or ethnicity. Sixteen percent (95% confidence interval [CI] = 11% to 22%) of Hispanic, 15% (95% CI = 10% to 24%) of African American, and 14% (95% CI = 8% to 24%) of white patients did not receive any analgesics. Seventy-four percent of Hispanic (95% CI = 67% to 80%), 66% of African American (95% CI = 57% to 75%), and 69% (95% CI = 57% to 78%) of white patients received opioid analgesics. After adjustment for covariates, there was no evidence of an association between receipt of analgesics or opioid analgesics and the race or ethnicity of the patients. There were no significant differences in time to treatment, dose, route, or change in pain. CONCLUSIONS: Receipt of analgesics for pain from long-bone fractures was not associated with patient race or ethnicity in two academic urban EDs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».