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Enregistrement W4316086163 · doi:10.14309/01.ajg.0000860096.71285.b8

S864 Racial and Ethnic Disparities in Hospitalizations and Emergency Department Use of Persons With Inflammatory Bowel Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4316086163 sur OpenAlexaff
Parul Tandon, Tarun Chhibba, Navneet Natt, Gurmun Singh Brar, Gurpreet Malhi, Geoffrey C. Nguyen

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern UniversityMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioEthnic groupEmergency departmentConfidence intervalInflammatory bowel diseaseSubgroup analysisMeta-analysisObservational studyMEDLINEInternal medicineDemographyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The prevalence of inflammatory bowel disease (IBD) is rising worldwide though it remains unknown how race or ethnicity influences IBD-related healthcare utilization. We aimed to determine potential differences in IBD-related hospitalizations and emergency department (ED) visits amongst different races and ethnicities. Methods: Electronic databases (Medline and Embase) were searched through December 20th, 2021. All studies reporting IBD-related hospitalizations, readmission after discharge, and ED visits by race or ethnicity were included. Differences in IBD location, phenotype, and treatment between races and ethnicities were assessed. Effect estimates were reported as odds ratios (OR) with 95% confidence intervals (CI). Where applicable, subgroup analysis restricting patient age (pediatric vs. adult) was performed. Heterogeneity was assessed using the I2 statistic, with >50% suggesting significant heterogeneity. Results: Twenty-three observational studies assessed the influence of race and ethnicity on IBD-related hospitalizations and 7 studies on ED visits. Compared to White patients, the likelihood of IBD-related hospitalization was higher in Black (OR 1.54, 95% CI, 1.06-2.24, I2=77.0%) and Hispanic (OR 1.38, 95% CI, 1.01-1.88, I2=37.0%) but not Asian (OR 0.34, 95% CI, 0.02-7.40, I2=95.0%) or South Asian (OR 1.09, 95% CI, 0.47-2.53, I2=60.0%) patients. Furthermore, Black patients had a higher likelihood of readmission to the hospital up to 12 months after discharge compared to White patients (OR 1.41, 95% CI, 1.09-1.82, I2=41.0%). Black adult, but not pediatric, patients had greater odds of IBD-related ED visits compared to adult White patients (OR 1.74, 95% CI, 1.32-2.30, I2=0%). Compared to White patients, Black patients were less likely to have ileal disease, more likely to have perianal disease, and have similar likelihood of receiving biologic therapy. No differences in disease phenotype or therapy exposure were observed between other races. Conclusion: Black patients with IBD are more likely to be hospitalized, readmitted within 12 months, and visit the ED for IBD reasons compared to White patients. Disease phenotype and severity do not account for these differences. As such, future research is imminently required to determine factors behind these differences to promote, and achieve, equiTable care for all persons living with IBD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,033
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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