Insurance Status and Tumor Necrosis Factor Inhibitor Initiation Among Children With Juvenile Idiopathic Arthritis in the CARRA Registry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Prompt escalation to tumor necrosis factor inhibitors (TNFis) is recommended for children with juvenile idiopathic arthritis (JIA) and ongoing disease activity despite treatment with conventional disease-modifying antirheumatic drugs (cDMARDs). It is unknown whether these recommendations are equitably followed for children with different insurance types. We assessed the association of insurance coverage on the odds and timing of TNFi use. METHODS: We conducted a retrospective study of children with newly diagnosed JIA in the Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance (CARRA) Registry. We compared the odds of starting a TNFi in the first year and time from cDMARD to TNFi initiation between those with public and private insurance. RESULTS: We identified 1086 children with new JIA diagnoses. Publicly insured children had significantly higher active joint counts and parent/patient global assessment scores at the enrollment visit. They were also more likely to have polyarticular arthritis compared to those with private insurance. Odds of any TNFi use in the first year did not differ between publicly and privately insured children. Publicly insured children were escalated from cDMARD to TNFi more quickly than privately insured children. CONCLUSION: Children who were publicly insured had more severe disease and polyarticular involvement at registry enrollment compared to those who were privately insured. Whereas overall TNFi use did not differ between children with different insurance types, publicly insured children were escalated more quickly, consistent with their increased disease severity. Further research is needed to determine why insurance coverage type is associated with disease severity, including how other socioeconomic factors affect presentation to care.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».