Socioeconomic factors impact quality of life outcomes and olfactory measures in chronic rhinosinusitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare disparities related to socioeconomic factors may adversely impact disease states and treatment outcomes. Among patients with chronic rhinosinusitis (CRS), the impact of socioeconomic factors on outcomes following endoscopic sinus surgery (ESS) remains uncertain. METHODS: Adult patients with refractory CRS were prospectively enrolled into an observational, multi-institutional cohort study between March 2011 and June 2015. Socioeconomic factors analyzed included household income, insurance status, years of education completed, race, age, and ethnicity. Income was stratified according to the Thompson and Hickey model. The 22-item Sino-Nasal Outcome Test (SNOT-22) and Brief Smell Identification Test (BSIT) were completed preoperatively and postoperatively. RESULTS: A total of 392 patients met inclusion criteria. Higher age and male gender were associated with better mean preoperative SNOT-22 scores (both p < 0.02), whereas Medicare insurance status and male gender were associated with worse preoperative mean BSIT scores (both p < 0.02). Postoperatively, higher household income ($100,001+/year) and lower age were associated with a greater likelihood of improving at least 1 minimal clinically important difference (MCID) on SNOT-22 scores (OR = 2.40 and 1.03, respectively, both p < 0.05), while no factors were associated with increased odds of achieving a MCID on BSIT scores. CONCLUSIONS: Preoperative olfactory function and postoperative quality of life (QOL) improvement were associated with metrics of socioeconomic status in patients with CRS electing ESS. The odds of experiencing a clinically meaningful QOL improvement were more than twice as likely for patients with the highest household income level compared to other income tiers. Further investigation is warranted to identify barriers to postoperative improvement.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».