Disparities in Total Hip Arthroplasty Outcomes: Census Tract Data Show Interactions Between Race and Community Deprivation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Socioeconomic factors such as poverty may mediate racial disparities in health outcomes after total hip arthroplasty (THA) and confound analyses of differences between blacks and whites. METHODS: Using a large institutional THA registry, we built models incorporating individual and census tract data and analyzed interactions between race and percent of population with Medicaid coverage and its association with 2-year patient-reported outcomes. RESULTS: Black patients undergoing THA had worse baseline and 2-year pain and function scores compared with whites. We observed strong positive correlations between census tract Medicaid coverage and percent living below poverty (rho = 0.69; P < 0.001). Disparities in 2-year Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain and function were magnified in communities with high census tract Medicaid coverage. For blacks in these communities, 2-year WOMAC function scores were predicted to be -5.54 points lower (80.42 versus 85.96) compared with blacks in less deprived communities, a difference not observed among whites. CONCLUSION: WOMAC pain and function 2 years after THA are similar among blacks and whites in communities with little deprivation (low percent census tract Medicaid coverage). WOMAC function at 2 years is worse among blacks in areas of higher deprivation but is not seen among whites. LEVEL OF EVIDENCE: Level II - Cohort Study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».