Delayed Parkinson’s Disease Diagnosis among African-Americans: The Role of Reporting of Disability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Racial differences in the observed prevalence of Parkinson's disease (PD) may be due to delayed diagnosis among African-Americans. We sought to compare the stage at which African-American and white PD patients present for healthcare, and determine whether perception of disability accounts for racial differences. METHODS: Using records of veterans with newly diagnosed PD at the Philadelphia Veterans Affairs Medical Center, we calculated differences in reporting of symptoms as the difference in z-scores on the Unified Parkinson Disease Rating Scale part 2 (disability) and part 3 (motor impairment). Ordinal logistic regression was used to determine predictors of stage at diagnosis. RESULTS: African-American (n = 16) and white (n = 58) veterans with a mean age of 70.1 years were identified. African-Americans presented at a later PD stage than whites (median Hoehn + Yahr stage 2.5 vs. 2.0, p = 0.02) and were more likely to under-report disability relative to motor impairment (81 vs. 40%, p < 0.01). Multivariate analysis showed that under-reporting of disability accounted for much of the effect of race on stage of diagnosis. CONCLUSIONS: Under-reporting of disability among African-Americans may account for later stages of PD diagnosis than whites. This study begins to explain the mechanisms underlying observed racial disparities in PD.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».