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Enregistrement W2594041682 · doi:10.1097/mlr.0000000000000718

Racial Differences and Disparities in Osteoporosis-related Bone Health

2017· article· en· W2594041682 sur OpenAlexaff
Peter Cram, Kenneth G. Saag, Yiyue Lou, Stephanie W. Edmonds, Sylvie F. Hall, Douglas W. Roblin, Nicole C. Wright, Fredric D. Wolinsky

Notice bibliographique

RevueMedical Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineOsteoporosisGuidelinePhysical therapyHealth careHealth equityBone healthGerontologyFamily medicineInternal medicineBone mineralPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Determining whether observed differences in health care can be called disparities requires persistence of differences after adjustment for relevant patient, provider, and health system factors. We examined whether providing dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) test results directly to patients might reduce or eliminate racial differences in osteoporosis-related health care. DESIGN, SUBJECTS, AND MEASURES: We analyzed data from 3484 white and 1041 black women who underwent DXA testing at 2 health systems participating in the Patient Activation after DXA Result Notification (PAADRN) pragmatic clinical trial (ClinicalTrials.gov NCT-01507662) between February 2012 and August 2014. We examined 7 outcomes related to bone health at 12 weeks and 52 weeks post-DXA: (1) whether the patient correctly identified their DXA baseline results; (2) whether the patient was on guideline-concordant osteoporosis pharmacotherapy; (3) osteoporosis-related satisfaction; (4) osteoporosis knowledge; (5 and 6) osteoporosis self-efficacy for exercise and for diet; and (7) patient activation. We examined whether unadjusted differences in outcomes between whites and blacks persisted after adjusting for patient, provider, and health system factors. RESULTS: Mean age was 66.5 years and 29% were black. At baseline black women had less education, poorer health status, and were less likely to report a history of osteoporosis (P<0.001 for all). In unadjusted analyses black women were less likely to correctly identify their actual DXA results, more likely to be on guideline-concordant therapy, and had similar patient activation. After adjustment for patient demographics, baseline health status and other factors, black women were still less likely to know their actual DXA result and less likely to be on guideline-concordant therapy, but black women had greater patient activation. CONCLUSIONS: Adjustment for patient and provider level factors can change how racial differences are viewed, unmasking new disparities, and providing explanations for others.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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