P830 Significant racial and ethnic disparities exist in health-care utilization in inflammatory bowel disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The incidence of inflammatory bowel disease (IBD) is rising worldwide though it remains unknown how race and ethnicity mediate health-care utilization. We aimed to better define this relationship in this systematic review and meta-analysis. Methods We explored the impact of race or ethnicity on the likelihood of needing an IBD-related surgery, hospitalization, and emergency department (ED) visit. Pooled odds ratios (OR) with 95% confidence intervals (CI) were calculated with I2 values reporting heterogeneity. Differences in IBD phenotype and treatment between racial and ethnic groups of IBD were reported. Results Fifty-eight studies were included. Compared to White patients, Black patients were less likely to undergo a Crohn’s disease (CD) (OR 0.69, 95% CI, 0.50-0.95, I2=68.0%) or ulcerative colitis (OR 0.58, 95% CI, 0.40-0.83, I2=85.0%) surgery, more likely to have an IBD-hospitalization (OR 1.54, 95% CI, 1.06-2.24, I2=77.0%), and more likely to visit the ED (OR 1.74, 95% CI, 1.32-2.30, I2=0%). There were no significant differences in disease behavior or biologic exposure between Black and White patients and between Hispanic and White patients (Table 1). Hispanic patients were less likely to undergo a CD surgery (OR 0.57, 95% CI, 0.48-0.68, I2=0%) but more likely to be hospitalized (OR 1.38, 95% CI, 1.01-1.88, I2=37.0%) compared to White patients. There were no differences in health-care utilization between White and Asian or South Asian patients with IBD. Conclusion There remain significant differences in health-care utilization amongst races and ethnicities in IBD. Future research is required to determine factors behind these differences to achieve equitable care for all persons living with IBD.
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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 | 0,010 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».