Hospitalizations for inflammatory bowel disease: Profile of the uninsured in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inflammatory bowel disease (IBD) patients may be at increased risk for having no health insurance. Our objectives were to assess the prevalence of hospitalized IBD patients without insurance in the US and to characterize predictive factors. METHODS: We identified IBD admissions in the Nationwide Inpatient Sample (1999-2005) and a 1% sample of general medical patients. We used population estimates from the US Census Bureau to calculate hospitalization rates, and logistic regression to determine predictors of being uninsured. RESULTS: Although uninsured IBD patients were less likely to be hospitalized than those privately insured (incidence rate ratio [IRR] 0.41; 95% confidence interval [CI]: 0.38-0.45), their hospitalization rate increased from 8.3/100,000 to 12.5/100,000 (P < 0.001) over 7 years, outpacing private admissions. The proportion of uninsured IBD inpatients increased from 4.6% to 6.5% (P < 0.001), and IBD patients were more likely than general medical patients to be uninsured (5.1% vs. 4.1%, P < 0.0001). Predictors of being uninsured were being 21 to 40 years (odds ratio [OR] 1.95; 95% CI: 1.64-2.31), African American (OR 1.51; 95% CI: 1.29-0.76) or Hispanic (OR 2.21; 95% CI: 1.79-2.74), or residing in the southern US (OR 1.63; 95% CI: 1.27-2.11). Being female (OR 0.65; 95% CI: 0.61-0.70), residing in higher income neighborhoods (OR 0.69; 95% CI: 0.62-0.77), and higher comorbidity were protective factors. CONCLUSIONS: The rate of uninsured IBD admissions has risen disproportionately relative to the privately insured and general medical populations. We need measures to alleviate the burden of being uninsured among young and otherwise healthy adults with IBD who are most vulnerable.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».