Variation in renal biopsy and medication prescribing practices among pediatric Medicaid patients with lupus nephritis prior to end-stage renal disease in the US, 2000 to 2004
Notice bibliographique
Résumé
Unequal medical care may contribute to striking sociodemographic disparities seen in outcomes for children with lupus nephritis. Medicaid is the US federal-state program providing health insurance to low-income children and parents. We investigated US nationwide variation in renal biopsies and medication prescriptions for children with lupus nephritis enrolled in Medicaid, 2000 to 2004, in the months preceding end-stage renal disease (ESRD). We identified all children aged 3 to <18 years with SLE (≥3 ICD-9 codes of 710.0, each >30 days apart) in the Medicaid Analytic eXtract (MAX) from 2000 to 2004, which contains outpatient and inpatient Medicaid claims for enrollees in 47 US states and the District of Columbia. These data were linked to the US Renal Data System, with information on essentially all ESRD patients in the US, for the same years. We compared frequencies of renal biopsies, and prescription of corticosteroids, hydroxychloroquine (HCQ) and immunosuppressants (mycophenylate mofetil (MMF), cyclophosphamide (CYC), cyclosporine, azathioprine (AZA), tacrolimus), across categories of sex, race/ethnicity, socioeconomic status (SES), US region of residence, residence in a designated Health Professional Shortage Area (HPSA), and quartiles of pediatric rheumatologist number in state of residence. We tested for differences across categories using chi-squared and Fisher's exact tests, and applied the Cochrane Armitage test for trend. Of the 254 pediatric lupus nephritis patients who developed ESRD, the mean age was 14.2 (± 2.4) years; 72% were female, 61% were African American and 19% were Hispanic. The mean time from first SLE claim to ESRD was 3.8 (± 2.1) years. A total of 46% had at least one renal biopsy preceding ESRD. More children in the lower quartiles of SES and the higher quartiles of rheumatologist number per state, received a biopsy ( P trend < 0.05) (Table 1 ). Ninety-one percent of children were prescribed steroids at some time preceding ESRD, 63% were prescribed HCQ and 66% any other immunosuppressant, 50% of whom were prescribed MMF, 30% AZA and 14% CYC. We observed variation in prescribed steroids across region of residence, HCQ and immunosuppressant across race (more non-White patients prescribed both medications), and a greater proportion of patients prescribed HCQ in states with a higher number of rheumatologists per state. We observed significant differences in the proportion of children who had received renal biopsies across categories of SES and rheumatologist number per state, as well as marked differences in medication prescribing across categories race, SES, regions of residence and rheumatologist number in state of residence.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».