Barriers to Healthcare in a Multiethnic Cohort of Systemic Lupus Erythematosus (SLE) Patients: Patient and Physician Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Objective Barriers to medical care may influence health status. It is unclear whether problems with access can predict clinical outcomes in lupus. This study aimed to determine whether care barriers are associated with increased disease activity and damage in a multi-center, multiethnic SLE cohort. We also compared concordance between care barriers as reported by the patient and lupus specialist. Methods Data from SLE patients in 12 Canadian centers collected at annual visits, including demographics, treatment, disease activity and damage were analyzed. Results 654 patients were enrolled with ethnic groups being Caucasian [CC] (64%), Aboriginal [ABO] (9%), Asian [AS] (21%), and Black [BLK] (6%). 50.8% had at least one barrier to care including travel to a rheumatologist (32.0%), waiting to see a rheumatologist and cost of medications. Access to medication and costs were significantly associated with co-morbidity (p < 0.001, p = 0.04). There were significant associations between ethnicity and any physician perceived care barrier < p < 0.001), mostly in Aboriginal. Doctors identified half of patients who had access to medication problems (p = 0.003) and the relationship between doctors and patients identifying similar care barriers was weak (r = 0.09). A lower total household income significantly predicted the presence of any care barrier (p < 0.001). Conclusions Despite access to a lupus specialist many care barriers were identified, although we found few associations between care barriers and patient outcomes. The cost of medication was related to SLE disease activity; however, we cannot determine if this was cause or effect. Care barriers identified by lupus patients are significantly underestimated by physicians.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».