Notice bibliographique
Résumé
Health disparities in the delivery and outcomes of clinical care exist across the spectrum of patients with rheumatic diseases. In a retrospective analysis of the Corrona registry, patients with rheumatoid arthritis identifying as racial or ethnic minorities achieved lower rates of remission or low disease activity scores and reported poorer functional status compared to White patients.1 Moore and colleagues observed worse pulmonary disease and higher unadjusted mortality rates among Black and African American patients with systemic sclerosis compared to White patients.2 Systemic lupus erythematosus (SLE) may represent the rheumatic disease most burdened with racial disparities, as Black, African American, and Latinx patients suffer more severe disease at earlier ages and have worse outcomes than their White counterparts.3,4,5 Many patient factors contribute to poorer outcomes, including socioeconomic status, educational attainment, and cultural customs or beliefs. The medical community must advocate for patients to achieve equitable health outcomes and must work to reduce any additional contributions to disparity of care, including those created through medical education. Educational materials should depict the appearance of clinical manifestations in patients of all skin tones to equip trainees and practicing clinicians with the skills to care for all patients. These resources should reinforce the recognition of rheumatic diseases across races and ethnicities and highlight the severity and prevalence of rheumatic diseases among patients of color. Inclusive educational materials can enrich the knowledge and clinical practice of learners spanning the continuum of medical education, especially for those who may train or practice in less diverse communities. The benefits of such an approach to medical education carry high impact in the campaign for health equity and enhance the quality of care provided to all patients. Rheumatology educators, authors, and professional societies must accept the responsibility to intentionally represent all patients and … Address correspondence to Dr. B.F. Mandell, Cleveland Clinic Foundation, Rheumatic and Immunologic Disease, 9500 Euclid Ave A50, Cleveland, OH 44022, USA. Email: mandelb{at}ccf.org.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,143 | 0,020 |
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 ».