Disparities in rheumatoid arthritis outcomes for North American Indigenous populations
Notice bibliographique
Résumé
Advances in rheumatoid arthritis (RA) management have significantly improved clinical outcomes of this disease; however, some Indigenous North Americans (INA) with RA have not achieved the high rates of treatment success observed in other populations. We review factors contributing to poor long-term outcomes for INA with RA. We conducted a narrative review of studies evaluating RA in INA supplemented with regional administrative health and clinical cohort data on clinical outcomes and health care utilisation. We discuss factors related to conducting research in INA populations including studies of RA prevention. NA with RA have a high burden of genetic and environmental predisposing risk factors that may impact disease phenotype, delayed or limited access to rheumatology care and advanced therapy. These factors may contribute to the observed increased rates of persistent synovitis, premature end-stage joint damage and mortality. Novel models of care delivery that are culturally sensitive and address challenges associated with providing speciality care to patients residing in remote communities with limited accessibility are needed. Progress in establishing respectful research partnerships with INA communities has created a foundation for ongoing initiatives to address care gaps including those aimed at RA prevention. This review highlights some of the challenges of diagnosing, treating, and ultimately perhaps preventing, RA in INA populations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».