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Enregistrement W1987060208 · doi:10.1186/ar4629

Racial discrimination and disease damage among African American women with systemic lupus erythematosus

2014· article· en· W1987060208 sur OpenAlexfundno aff
David H. Chae, Christina Drenkard, Tené T. Lewis, S Sam Lim

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthCanadian Arthritis NetworkNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesArthritis SocietyLupus Research AllianceCanadian Institutes of Health ResearchCentral New York Community Foundation
Mots-clésRheumatologyMedicineInternal medicineDiseaseAfrican americanSystemic lupus erythematosusSystemic disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

African American women with SLE experience faster progression and worse consequences of disease compared with their White counterparts. This study sought to examine whether self-reported routine experiences of discrimination, as a source of psychosocial stress, is associated with disease damage among African American women with SLE. Participants were 578 African American women in the Georgians Organized Against Lupus study, a population-based cohort of SLE patients in Atlanta, GA, USA. Disease damage was assessed using the Self-Administered Brief Index of Lupus Damage (SA-BILD), a validated, patient-reported measure of organ damage since the onset of SLE. Discrimination was assessed using the Everyday Discrimination Scale, a widely used measure of routine experiences of unfair treatment. Ordinary least-squares regression analyses were used to examine the outcome of SA-BILD score by the primary predictors: unfair treatment, racial discrimination attribution, and their interaction, controlling for age and years since SLE diagnosis. The average SLE damage score in our sample was 2.3 (SD = 2.4), and the mean years since initial diagnosis was 13.6 years (SD = 9.3). The mean unfair treatment score was 1.92 (SD = 0.95), indicating that on average participants reported experiencing each of the forms of unfair treatment approximately once a year. A total of 159 participants (27.6%) reported not experiencing any unfair treatment. Among participants reporting any unfair treatment, most did not make an attribution of racial discrimination ( n = 258 compared with n = 146). Age ( r = 0.23, P < 0.001) and years since diagnosis ( r = 0.25, P < 0.001) were significantly correlated with SLE damage. Reports of unfair treatment and making an attribution to racial discrimination were not significantly associated with SLE damage. In multivariable regression analyses controlling for age and years since diagnosis, we found a significant interaction between unfair treatment and attributions to racial discrimination ( b = -0.52, SE = 0.24, P = 0.03). Greater unfair treatment attributed to nonracial causes was associated with higher SA-BILD score, whereas unfair treatment attributed to race showed an inverse association (Figure 1 ). Predicted disease damage score by attribution to racial discrimination among African American women with systemic lupus erythematosus (SLE) reporting any unfair treatment in the Georgians Organized Against Lupus (GOAL) study ( n = 578; 2011 to 2012) . This study highlights the role that social stressors have in contributing to the progression of SLE and is the first to examine whether unfair treatment and racial discrimination are associated with disease damage among African American women with SLE. Consistent with findings from studies on discrimination and other health outcomes, these results suggest more complex, interactive rather than direct associations with SLE damage, with differential relationships being found between those who attributed unfair treatment primarily to racial discrimination versus those who did not.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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