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Enregistrement W2771608867 · doi:10.1097/00007890-201407151-00619

The Interplay Between Race and Poverty in Access to Transplantation.

2014· article· en· W2771608867 sur OpenAlexaff
Jagbir Gill, Jianghu Dong, Caren Rose

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransplantationMedicineSocioeconomic statusDemographyRace (biology)PovertyKidney transplantationGerontologySurgeryPopulationEnvironmental healthEconomic growthEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disparities in transplantation are influenced by a complex interaction of factors. Most analyses have not considered the multiplicative impact of different sociodemographic factors. In this analysis we are examining the interaction of race and poverty in access to the waiting list, as well as deceased and living donor kidney transplantation (LDKT). Methods: Using data from USRDS and the US Census we identified (n= 1,119,193) adult incident ESRD patients without overt contraindications to transplantation between 1995 and 2007 and used Cox multivariate regression to determine the adjusted likelihood of waitlisting, deceased donor and LDKT in subgroups defined by race and quintile of median household income (Q1-Q5). Results: Race was consistently associated with access to the wait-list and both living and deceased donor transplantation (Figure). Even among wealthy patients that were actively wait-listed, black patients were less likely to undergo transplantation. In contrast, income had little effect on deceased donor transplantation among wait-listed patients (middle panel in Figure) and was most strongly associated with access to LDKT. The additive impact of race and income was most dramatic for access to living donor transplantation (bottom panel in Figure) with white high income ESRD patients having a 6.2 fold higher likelihood of LDKT compared to black low income patients. Conclusions: These data highlight the complex relationship between race and income and demonstrate the multiplicative impact of these factors on access to transplantation, particularly LDKT. When developing strategies to improve access to transplantation, racial and socioeconomic barriers need to be jointly considered, taking into account the multiplicative impact of these factors.Figure: No Caption available.The Figure outlines the likelihood of wait-listing, deceased donor transplantation after wait listing, and LDTX by race and median household income quintile.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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