Scratching the Surface: Itching for Evidence to Reduce Surgical Health Disparities in Total Shoulder Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Total shoulder arthroplasty (TSA) is an effective procedure to improve symptoms, function, and quality of life for patients with different clinical conditions that affect the shoulder1,2. TSA use has been increasing in the United States3,4, but whether the short-term and longterm beneficial effects extend to all recipients is less clear. In this issue of The Journal , research by Singh and Cleveland5 adds to the growing body of literature evaluating the link between socioeconomic status (including insurance and income status) and postsurgical outcomes in patients with TSA. In this study, the authors conclude that public insurance, such as Medicaid and Medicare, were independently associated with more healthcare use (e.g., length of hospitalization and discharge to rehabilitation facilities) and suboptimal clinical outcomes, whereas lower income status was associated with less healthcare use and fewer postsurgical complications after TSA. The findings run counter to their hypothesis. The study offers clear advantages relative to previous research. First, the authors used the National Inpatient Sample (NIS), a nationally representative sample generalizable to all shoulder arthroplasties performed in the United States. This publicly available database with all-payer inpatient care data reduces the likelihood of selection bias that may occur in a single or multisite retrospective design6. The authors combined more than 15 years … Address correspondence to S.H. Liu, Division of Epidemiology, Department of Population and Quantitative Health Sciences, University of Massachusetts Medical School, 368 Plantation St., Worcester, Massachusetts 01605, USA. E-mail: shaohsien.liu{at}umassmed.edu
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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 | 0,060 | 0,285 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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 ».