Nationwide racial/ethnic disparities in US emergency department visits and hospitalizations for gout
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Gout prevalence is reportedly ∼20% higher in US Black adults than Whites, but racial differences in emergency department (ED) visits and hospitalizations for gout are unknown. We evaluated the latest US national utilization datasets according to racial/ethnic groups. METHODS: Using 2019 US National Emergency Department Sample and National Inpatient Sample databases, we compared racial/ethnic differences in annual population rates of ED visits and hospitalizations for gout (primary discharge diagnosis) per 100 000 US adults (using 2019 age- and sex-specific US census data). We also examined rates of ED visits and hospitalizations for gout among all US ED visits/hospitalizations and mean costs for each gout encounter. RESULTS: Compared with White patients, the per capita age- and sex-adjusted rate ratio (RR) of gout primary ED visits for Black patients was 5.01 (95% CI 4.96, 5.06), for Asian patients 1.29 (1.26, 1.31) and for Hispanic patients 1.12 (1.10, 1.13). RRs for gout primary hospitalizations were 4.07 (95% CI 3.90, 4.24), 1.46 (1.34, 1.58) and 1.06 (0.99, 1.13), respectively. Corresponding RRs among total US hospitalizations were 3.17 (95% CI 2.86, 3.50), 3.23 (2.71, 3.85) and 1.43 (1.21, 1.68) and among total ED visits were 2.66 (95% CI, 2.50, 2.82), 3.28 (2.64, 4.08), and 1.14 (1.05, 1.24), respectively. RRs were largest among Black women. Costs for ED visits and hospitalizations experienced by race/ethnicity showed similar disparities. CONCLUSIONS: These first nationwide data found a substantial excess in both gout primary ED visits and hospitalizations experienced by all underserved racial/ethnic groups, particularly by Black women, revealing an urgent need for improved care to eliminate inequities in gout outcomes.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».