Socioeconomic and Racial Disparities in Diabetic Ketoacidosis Admissions in Youth With Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to determine whether census tract poverty, race, and insurance status were associated with the likelihood and severity of diabetic ketoacidosis (DKA) hospitalization among youth with type 1 diabetes (T1D). METHODS: We conducted a retrospective population-based cohort study using Cincinnati Children's Hospital electronic medical record (EMR) data from January 1, 2011, to December 31, 2017, for T1D patients ≤18 years old. The primary outcome was admission for DKA. Secondary outcomes included DKA severity, defined by initial pH and bicarbonate, and length of stay. Exposures were the poverty rate for the youth's home census tract, parent-reported race, and insurance status. We used multivariable logistic regression to analyze effects on odds of admission. RESULTS: We identified 439 patients with T1D; 152 were hospitalized. The cohort was 48% female, 25% Black, and 36% publicly insured; the median age was 14 years. For every 10% increase in a youth's census tract poverty rate, the adjusted odds of admission increased by 22% (95% CI, 1.03-1.47). Public insurance status was associated with DKA admission (adjusted odds ratio [AOR], 2.71, 95% CI, 1.62-4.55) while race was not. There were no clinically meaningful differences in pH or bicarbonate by census tract poverty, race, or insurance status; however, Black patients experienced differences in care (eg, longer length of stay). CONCLUSION: Youth with T1D living in high poverty areas and on public insurance were significantly more likely to be admitted for DKA. Severity upon presentation was similar across exposures. Understanding contextual mechanisms by which disparities emerge will inform changes aimed at equitably improving care.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».