Impact of residential area on the management of rheumatoid arthritis patients initiating their first biologic DMARD
Notice bibliographique
Résumé
Access to care and management of Rheumatoid Arthritis (RA) patients may differ based on residential area. We described differences in the profile of patients initiating their first biologic disease modifying antirheumatic drug (bDMARD) based on their residential area type.Cross-sectional analysis of 793 adult RA patients in the longitudinal Ontario Best Practices Research Initiative (OBRI) registry initiating their first bDMARD <30 days prior to or anytime post-enrolment. Patient residential and clinic areas (rural vs. urban) were classified using 2 methods: postal codes and Statistics Canada population centres. Sociodemographics, disease characteristics, and RA medications (tumor necrosis factor inhibitor [TNFi] vs. non-TNFi, concurrent use of conventional synthetic DMARDs [csDMARDs], and intravenous [IV] vs. subcutaneous [SC] bDMARD) at initiation of first bDMARD were contrasted between residential area types.Other than marital status, first language, and race (higher proportion of married, English speaking, Caucasian patients in rural areas), no significant differences were observed in the demographic and disease characteristics of patients living in rural and urban areas. In multivariate analysis, there was no association between residential area type and type of bDMARD use, concurrent csDMARD(s) use or route of bDMARD. However, patients living farther from their treating clinic were significantly less likely to initiate IV bDMARD. Female rheumatologist and rural clinic location were independently associated with lower odds of IV bDMARD use.The use of SC vs. IV bDMARD was associated with being seen in a clinic located in a rural area, being treated by a female rheumatologist, and living farther from treating clinic. These results suggest possible prescription bias in bDMARD selection and/or patient preferences due to convenience.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».