Impact of Socioeconomic Position on Access to the U.S. Lung Transplant Waiting List in a Matched Cystic Fibrosis Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Referrals for lung transplant and transplant rates in the United States are lower than in Canada for patients with advanced cystic fibrosis (CF) lung disease. Further study of factors limiting access are needed to optimize referral and transplant for this population. Objectives To determine the effect of socioeconomic position, while accounting for disease severity, on the likelihood of wait-listing for lung transplant in the United States. Methods A case–control study of 3,110 patients (1,555 wait-listed, 1,555 never wait-listed) in the linked CF Foundation Patient Registry/Scientific Registry of Transplant Recipients was performed with 1:1 matching for age, forced expiratory volume in 1 second, and year. Logistic regression was performed with univariate and multivariate analyses accounting for eight clinical factors (sex, oxygen use, body mass index, hemoptysis, forced vital capacity, methicillin-resistant Staphylococcus aureus, multidrug-resistant Pseudomonas aeruginosa, and i.v. antibiotic days) and six socioeconomic factors (race, marital status, education, health insurance, median zip code income, and distance to transplant program). The CF Health Score and Socioeconomic Barrier Score were created based on summation of variables. Interactions between scores were calculated. Results We found an inverse relationship between the probability of wait-listing and CF Health Score and Socioeconomic Barrier Score. As the CF Health Score decreased (less healthy), the probability of wait-listing increased by 69.3% from a score of 7 to 2. As the Socioeconomic Barrier Score decreased (fewer barriers), the probability of wait-listing increased by 31.7% from a score of ≥5 to 1). Regardless of illness severity, socioeconomic barriers presented an impediment to wait-listing. Individuals with higher Socioeconomic Barrier Scores accessed transplant about half as often as those with lower scores at the same level of medical severity. Analysis of interactions demonstrated a higher probability of wait-listing for individuals with moderate health severity and fewer social barriers compared with sicker individuals with more socioeconomic barriers. Conclusions Accrual of socioeconomic barriers limits access to lung transplant irrespective of disease severity, a finding of substantial concern for patients with CF and for transplant providers. Future interventions can focus on this at-risk population early in the disease course.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».