Differences in isotretinoin start, interruption, and early termination across race and sex in the iPLEDGE era
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: iPLEDGE is the mandatory regulatory program for isotretinoin in the United States, aimed to prevent isotretinoin-related teratogenicity. However, little is known about potential unintended impact of the program, including delay in isotretinoin initiation, course interruption, and premature termination, which may vary across sex and racial domains. OBJECTIVE: To determine whether differences in isotretinoin start, interruption, and completion exist across sex and racial domains and whether iPLEDGE regulations contribute to such differences. METHODS: Retrospective review of isotretinoin courses of patients prescribed isotretinoin for acne at the Brigham & Women's Hospital and Massachusetts General Hospital from 2008-2016. RESULTS: 418 patients were included in analysis after being tightly matched across age and gender. 43.5% of non-white patients ended their course early compared to 30.1% of white patients (p = 0.010). iPLEDGE -related barriers were the most commonly specified reasons for delayed starting and interruption. CONCLUSION: iPLEDGE may disproportionately contribute to access barriers for non-white patients. Continued evaluation of iPLEDGE is needed to minimize unintended barriers to access.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».