Ethnic Minorities and Low Socioeconomic Status Patients With Chronic Liver Disease Are at Greatest Risk of Being Uninsured
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic liver disease (CLD) predominantly affects ethnic minorities and socially vulnerable populations, who have high prevalence of risk factors (e.g., suboptimal insurance coverage) predisposing to healthcare disparities. We evaluate prevalence and predictors of uninsured status among CLD adults, and secondarily, how this affects documented immunity or vaccination for hepatitis A virus (HAV) and hepatitis B virus (HBV). METHODS: Using 2011 - 2018 National Health and Nutrition Examination Survey data, self-reported insurance status was determined among adults with CLD. Prevalence of uninsured status was stratified by patient characteristics and evaluated using multivariable logistic regression models. Prevalence of self-reported completion of vaccination as well as laboratory value-based documented immunity to HAV and HBV was stratified by insurance status. RESULTS: Overall, 19.0% of adults with CLD reported having no insurance, which was highest among individuals of Hispanic ethnicity (33.5%), less than high school education (33.7%), and below poverty status (35.3%). On multivariable analyses, significantly lower odds of having any insurance coverage was observed in men, Hispanics, and individuals with lower education and lower household income. Prevalence of documented immunity or vaccination for HAV was low across all insurance categories, ranging from 46.5% to 54.0%. Prevalence of documented immunity or vaccination for HBV was similarly low across all insurance categories, ranging from 24.3% to 40.8%. CONCLUSION: Prevalence of uninsured status among CLD was more than twice the US adult population, and lack of insurance particularly impacted Hispanics and individuals with low education and low household income. Low prevalence of documented immunity or vaccination for HAV and HBV across all insurance categories is concerning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».