Disparities in healthcare in psoriatic arthritis: an analysis of 439 patients from 13 countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Patient care can vary substantially by country. The objective was to explore differences in psoriatic arthritis (PsA) across countries for disease activity, impact and treatments. METHODS: A cross-sectional analysis of 13 countries from the Remission/Flare in PsA study (NCT03119805) of consecutive adult patients with definite PsA was performed. Countries were classified into tertiles by gross domestic product (GDP)/capita. Disease activity (Disease Activity in PsA, DAPSA and Minimal Disease Activity, MDA) and their components, disease impact (patient-reported outcomes) and biological disease-modifying antirheumatic drugs (bDMARDs) were analysed per country and compared between the three tertiles of GDP/capita by parametric and non-parametric tests. We also explored the percentage of patients with significant disease activity (DAPSA >14) and no ongoing bDMARD prescription. RESULTS: In 439 patients (50.6% male, mean age 52.3 years, mean disease duration 10.1 years), disease activity and disease impact were higher in the lowest GDP/capita countries. DAPSA remission and MDA were attained in the lowest tertile in 7.0% and 18.4% patients, vs 29.1% and 49.5% in the middle tertile and 16.8% and 41.3% in the high tertile, respectively (all p<0.001). bDMARDs use was similar in the tertiles (overall mean 61%). The overall rate of patients with DAPSA >14 and no bDMARDs was 18.5%, and was higher in lower GDP/capita countries (p=0.004). CONCLUSION: PsA patients from countries with the lowest GDP/capita, despite similar use of bDMARDs, were more likely to have high disease activity and worse disease impact. There is a need for more equity in healthcare.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».