Racial Composition of Residential Areas Associates with Access to Pre-ESRD Nephrology Care
Notice bibliographique
Résumé
Referral to a nephrologist before initiation of chronic dialysis occurs less frequently for blacks than whites, but the reasons for this disparity are incompletely understood. Here, we examined the contribution of racial composition by zip code on access and quality of nephrology care before initiation of renal replacement therapy (RRT). We retrospectively studied a cohort study of 92,000 white and black adults who initiated RRT in the United States between June 1, 2005, and October 5, 2006. The percentage of patients without pre-ESRD nephrology care ranged from 30% among those who lived in zip codes with <5% black residents to 41% among those who lived in areas with >50% black residents. In adjusted analyses, as the percentage of blacks in residential areas increased, the likelihood of not receiving pre-ESRD nephrology care increased. Among patients who received nephrology care, the quality of care (timing of care and proportion of patients who received a pre-emptive renal transplant, who initiated therapy with peritoneal dialysis, or who had a permanent hemodialysis access) did not differ by the racial composition of their residential area. In conclusion, racial composition of residential areas associates with access to nephrology care but not with quality of the nephrology care received.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 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 ».