MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4322627257 · doi:10.1136/bmjopen-2022-069075

Characterisation of medical conditions of children with sickle cell disease in the USA: findings from the 2007–2018 National Health Interview Survey (NHIS)

2023· article· en· W4322627257 sur OpenAlexfundno aff
Joyce Gyamfi, Siphra Tampubolon, Justin Tyler Lee, Farha Islam, Temitope Ojo, Jumoke Opeyemi, Wanqiu Qiao, Andi Mai, Cong Wang, Dorice Vieira, Nessa Ryan, NANA H. OSEI-TUTU, Deborah Adenikinju, Shreya Meda, Gbenga Ogedegbe, Emmanuel Peprah

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthYork University
Mots-clésMedicineNational Health Interview SurveySocioeconomic statusLogistic regressionCross-sectional studyHealth carePediatricsDiseaseHousehold incomeDemographyFamily medicineEnvironmental healthPopulationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We used the National Health Interview Survey (NHIS) data set to examine the prevalence of comorbid medical conditions; explore barriers to accessing healthcare and special educational services; and assess the associations between sickle cell disease (SCD) status and demographics/socioeconomic status (SES), and social determinants of health (SDoH) on comorbidities among children in the USA. DESIGN: Cross-sectional. SETTING: NHIS Sample Child Core questionnaire 2007-2018 data set. PARTICIPANTS: 133 481 children; presence of SCD was determined by an affirmative response from the adult or guardian of the child. MAIN OUTCOME MEASURES: Multivariate logistic regression was used to compare the associations between SCD status, SES and SDoH for various medical conditions for all races and separately for black children at p<0.05. RESULTS: 133 481 children (mean age 8.5 years, SD: 0.02), 215 had SCD and ~82% (weighted) of the children with SCD are black. Children with SCD were more likely to suffer from comorbid conditions, that is, anaemia (adjusted OR: 27.1, p<0.001). Furthermore, children with SCD had at least two or more emergency room (ER) visits (p<0.001) and were more likely to have seen a doctor 1-15 times per year (p<0.05) compared with children without SCD. Household income (p<0.001) and maternal education were lower for children with SCD compared with children without SCD (52.4% vs 63.5% (p<0.05)). SCD children with a maternal parent who has < / > High School degree were less likely to have no ER visits or 4-5 ER visits, and more likely to have 2-3 ER visits within 12 months. CONCLUSION: Children with SCD experienced significant comorbid conditions and have high healthcare usage, with black children being disproportionately affected. Moreover, maternal education status and poverty level illustrates how impactful SES can be on healthcare seeking behaviour for the SCD population. SDoH have significant implications for managing paediatric patients with SCD in clinical settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ OpenMême sujetHemoglobinopathies and Related DisordersTravaux en français237 207