PD46-07 CHANGES IN PATIENT REPORTED FINANCIAL TOXICITY AFTER RADICAL CYSTECTOMY
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND OBJECTIVE: Racial disparities are known to affect urologic care.Previous studies of Peyronie's Disease (PD) have investigated responses to treatment by race, but not treatment rates themselves.Frequently, racial disparities in healthcare are attributed to differences in income or decreased insurance rates among people of color.For this reason, we aimed to investigate racial disparities in PD treatments by evaluating the VA Informatics and Computing Infrastructure (VINCI), which contains data from the Veteran Health Administration (VHA).As veterans are insured and able to obtain treatment for PD through the VHA, this population allows us to study the effects of race on treatment rates when insurance does not serve as a barrier.METHODS: We queried VINCI to obtain data for a cohort of men that have a recorded diagnosis of PD by ICD-9 or ICD-10 code between 2015-2020.We then used the following CPT codes to identify which patients had procedures known to be therapeutic for PD: plaque injection (CPT 54200), penile prosthesis (54400, 54405), penile reconstruction to correct penis angle (54360), or plaque excision (54110, 54111, 54112).We evaluated treatment rates among patients with race/ethnicity information recorded.We reported results as frequencies and used the chi-square test to evaluate significant differences in treatment rates when comparing racial groups to Whites, with statistical significance reported at p<.05.RESULTS: We obtained data for 17,022 patients with diagnoses of PD.Within the total population of patients diagnosed with PD who had race and ethnicity information recorded, 62.0% were White (Non-Hispanic), 24.6% were Black, 9.6% were Hispanic or Latino, 1.8% were Asian or Pacific Islander (API), and 2.0% were Native American (NA).Among this cohort, 8.1% of all patients, 9.5% of Whites, 6.0% of Blacks (p<.05), 5.4% of Hispanics (p<.05), 6.6% of API (p<.05), and 3.7% of NA (p<.05) were treated.CONCLUSIONS: Within the VHA population, which is not limited by access to health insurance, all racial groups were treated for PD at a significantly lower rate than Whites.Further studies are warranted to investigate the etiologies of these disparities, which may be due to variations in disease severity, cultural factors, or societal barriers.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».