Sex differences in patient journeys to diagnosis, referral, and surgical treatment of trigeminal neuralgia: implications for equitable care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Trigeminal neuralgia (TN) is an orofacial pain disorder that is more prevalent in females than males. Although an increasing number of studies point to sex differences in chronic pain, how sex impacts TN patients' journeys to care has not been previously addressed. This study sought to investigate sex differences in patients' journeys to diagnosis, referral, and treatment of TN within a large national context. METHODS: Patients with classic TN (n = 100; 50 females and 50 males) were randomly selected through chart reviews at the largest surgical treatment center for TN in Canada for a cross-sectional study. Statistical tests, including Welch's t-test, the chi-square test, Pearson's correlations, and analyses of covariance, were conducted with Python. RESULTS: Key discrepancies between sexes in access to care were identified. Females had a significantly longer referral time interval (average 53.2 months vs 20.4 months, median 27.5 months vs 11.0 months, p = 0.018) and total time interval (average 121.1 months vs 67.8 months, median 78.0 months vs 45.2 months, p = 0.018) than males, despite reporting higher pain intensity at referral. Although medically intolerant patients had a significantly shorter referral time interval than medically tolerant patients (average 13.0 months vs 41.0 months, median 6.0 months vs 17.0 months, p < 0.001), medically tolerant females had a significantly longer referral time interval than medically tolerant males (average 59.9 months vs 21.7 months, median 30.0 months vs 12.0 months, p = 0.017). No statistically significant differences were detected between the sexes for diagnostic time interval (average 63.3 months vs 43.0 months, median 24.0 months vs 24.0 months, p = 0.263) or treatment time interval (average 4.6 months vs 4.7 months, median 4.0 months vs 3.0 months, p = 0.986). CONCLUSIONS: Critical sex differences in patients' journeys to TN surgical treatment were identified, with females enduring considerably longer referral timelines and expressing significantly greater pain intensity than males at referral. Taken together, our findings suggest the presence of unconscious bias and discrimination against females and highlight the need for expediting TN treatment referral for female TN patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».