A <scp>Population‐Based</scp> Study Evaluating Retention in Rheumatology Care Among Patients With Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study objective was to assess adherence to system-level performance measures measuring retention in rheumatology care and disease modifying anti-rheumatic drug (DMARD) treatment in rheumatoid arthritis (RA). METHODS: We used a validated health administrative data case definition to identify individuals with RA in Ontario, Canada, between 2002 and 2014 who had at least 5 years of potential follow-up prior to 2019. During the first 5 years following diagnosis, we assessed whether patients were seen by a rheumatologist yearly and the proportion dispensed a DMARD yearly (in those aged ≥66 for whom medication data were available). Multivariable logistic regression analyses were used to estimate the odds of remaining under rheumatologist care. RESULTS: The cohort included 50,883 patients with RA (26.1% aged 66 years and older). Over half (57.7%) saw a rheumatologist yearly in all 5 years of follow-up. Sharp declines in the percentage of patients with an annual visit were observed in each subsequent year after diagnosis, although a linear trend to improved retention in rheumatology care was seen over the study period (P < 0.0001). For individuals aged 66 years or older (n = 13,293), 82.1% under rheumatologist care during all 5 years after diagnosis were dispensed a DMARD annually compared with 31.0% of those not retained under rheumatology care. Older age, male sex, lower socioeconomic status, higher comorbidity score, and having an older rheumatologist decreased the odds of remaining under rheumatology care. CONCLUSION: System-level improvement initiatives should focus on maintaining ongoing access to rheumatology specialty care. Further investigation into causes of loss to rheumatology follow-up is needed.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».