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Enregistrement W2900387885 · doi:10.2147/clep.s178056

Rural and urban disparities in the care of Canadian patients with inflammatory bowel disease: a population-based study

2018· article· en· W2900387885 sur OpenAlexafffundabout
Eric I. Benchimol, M Ellen Kuenzig, Çharles N. Bernstein, Geoffrey C. Nguyen, Astrid Guttmann, Jennifer Jones, Beth K. Potter, Laura E. Targownik, Christina Catley, Zoann Nugent, Divine Tanyingoh, Nassim Mojaverian, Fox E. Underwood, Shabnaz Siddiq, Anthony Otley, Alain Bitton, Matthew Carroll, Jennifer deBruyn, Trevor Dummer, Wael El‐Matary, Anne M. Griffiths, Kevan Jacobson, Desmond Leddin, Lisa M. Lix, David R. Mack, Sanjay K. Murthy, Juan Nicolás Peña-Sánchez, Harminder Singh, Gilaad G. Kaplan

Notice bibliographique

RevueClinical Epidemiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanChild and Family Research InstituteUniversity of British ColumbiaUniversity of AlbertaUniversity of OttawaMcGill University Health CentreOttawa HospitalCancerCare ManitobaUniversity of CalgaryMount Sinai HospitalUniversity of ManitobaDalhousie UniversityUniversity of TorontoOttawa Public HealthChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Association of Gastroenterology
Mots-clésMedicineRate ratioInflammatory bowel diseaseRural areaIncidence (geometry)PopulationConfoundingEmergency departmentHealth careEmergency medicineDemographyEnvironmental healthDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and aims: Canada’s large geographic area and low population density pose challenges in access to specialized health care for remote and rural residents. We compared health services use, surgical rate, and specialist gastroenterologist care in rural and urban inflammatory bowel disease (IBD) patients in Canada. Methods: We used validated algorithms that were applied to population-based health administrative data to identify all people living with the following three Canadian provinces: Alberta, Manitoba, and Ontario (ON). We compared rural residents with urban residents for time to diagnosis, hospitalizations, outpatient visits, emergency department (ED) use, surgical rate, and gastroenterologist care. Multivariable regression compared the outcomes in rural/urban patients, controlling for confounders. Provincial results were meta-analyzed using random-effects models to produce overall estimates. Results: A total of 36,656 urban and 5,223 rural residents with incident IBD were included. Outpatient physician visit rate was similar in rural and urban patients. IBD-specific and IBD-related hospitalization rates were higher in rural patients (incidence rate ratio [IRR] 1.17, 95% CI 1.02–1.34, and IRR 1.27, 95% CI 1.04–1.56, respectively). The rate of ED visits in ON were similarly elevated for rural patients (IRR 1.53, 95% CI 1.42–1.65, and IRR 1.33, 95% CI 1.25–1.40). There were no differences in surgical rates or prediagnosis lag time between rural and urban patients. Rural patients had fewer IBD-specific gastroenterologist visits (IRR 0.79, 95% CI 0.73–0.84) and a smaller proportion of their IBD-specific care was provided by gastroenterologists (28.3% vs 55.2%, P <0.0001). This was less pronounced in children <10 years at diagnosis (59.3% vs 65.0%, P <0.0001), and the gap was widest in patients >65 years (33.0% vs 59.2%, P <0.0001). Conclusion: There were lower rates of gastroenterologist physician visits , more hospitalizations, and greater rates of ED visits in rural IBD patients. These disparities in health services use result in costlier care for rural patients. Innovative methods of delivering gastroenterology care to rural IBD patients (such as telehealth, online support, and remote clinics) should be explored, especially for communities lacking easy access to gastroenterologists. Keywords: inflammatory bowel disease, epidemiology, health services research, access to care, health administrative data, routinely collected health data

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)0,005
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations89
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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