Socioeconomic status impacts postoperative productivity loss and health utility changes in refractory chronic rhinosinusitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social determinants of health can have a substantial impact on treatment outcomes. Prior study has shown that socioeconomic status influences the likelihood of improvement in quality-of-life (QOL) following endoscopic sinus surgery (ESS). However, the impact of socioeconomic factors on changes in productivity loss and health utility after ESS remains unknown. METHODS: Adult patients (≥18 years of age) with chronic rhinosinusitis (CRS) who underwent ESS were prospectively enrolled into a multi-institutional cohort study. Productivity losses were calculated using the human capital approach and monetized using U.S. government-estimated wage rates. Health utility values (HUVs) were derived from the Medical Outcomes Study Short-Form-12 survey using University of Sheffield algorithms. Independent socioeconomic factors of interest included: age, gender, ethnicity, insurance status, educational attainment, and household income categorized via the Thompson-Hickey model. RESULTS: A total of 229 patients met inclusion criteria, and 163 (71%) provided postoperative follow-up. All subjects reported significant, within-subject improvement in both mean monetized productivity loss (p < 0.001) and HUV postoperatively (p < 0.001). Using paired sample statistics, patients with lowest income (≤$25,000/year) and with Medicare insurance did not report significant improvement in productivity loss (p ≥ 0.112) or HUV (p ≥ 0.081), although sample size limitations may have contributed to this finding. Patients in higher income tiers ($25,001 to $100,000/year and $100,001+/year) and those with employer-provided/private health insurance reported significant postoperative improvements in productivity loss and HUV (all p ≤ 0.003). CONCLUSION: Socioeconomic factors, including income and insurance provision, may impact improvements in productivity loss and HUV following ESS. Further research to validate these findings, ascertain mechanisms behind these results, and improve these outcomes is warranted.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».