Imbalance of Prevalence and Specialty Care for Osteoarthritis for First Nations People in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the population-based prevalence and healthcare use for osteoarthritis (OA) by First Nations (FN) and non-First Nations (non-FN) in Alberta, Canada. METHODS: A cohort of adults with OA (≥ 2 physician claims in 2 yrs or 1 hospitalization with ICD-9-Clinical Modification code 715x or ICD-10-Canadian Adaptation code M15-19, 1993-2010) was defined with FN determination by premium payer status. Prevalence rates (2007/8) were estimated from the cohort and the population registered with the Alberta Health Care Insurance Plan. Rates of outpatient primary care and specialist visits (orthopedics, rheumatology, internal medicine), arthroplasty (hip and knee), and all-cause hospitalization were estimated. RESULTS: OA prevalence in FN was twice that of the non-FN population [16.1 vs 7.8 cases/100 population, standardized rate ratio (SRR) adjusted for age and sex 2.06, 95% CI 2.00-2.12]. The SRR (adjusted for age, sex, and location of residence) for primary care visits for OA was nearly double in FN compared with non-FN (SRR 1.88, 95% CI 1.87-1.89), and internal medicine visits were increased (SRR 1.25, 95% CI 1.25-1.26). Visit rates with an orthopedic surgeon (SRR 0.49, 95% CI 0.48-0.50) or rheumatologist (SRR 0.62, 95% CI 0.62-0.63) were substantially lower in FN with OA. Hip and knee arthroplasties were performed less frequently in FN with OA (SRR 0.48, 95% CI 0.47-0.49), but all-cause hospitalization rates were higher (SRR 1.59, 95% CI 1.58-1.60). CONCLUSION: We estimate a 2-fold higher prevalence of OA in the FN population with differential healthcare use. Reasons for higher use of primary care and lower use of specialty services and arthroplasty compared with the general population are not yet understood.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».