Serum Urate Monitoring Among Older Adults With Gout: Initiating <scp>Urate‐Lowering</scp> Therapy in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the proportion of, and factors associated with, older adults with gout receiving a serum urate (SUA) test after starting urate-lowering therapy (ULT). METHODS: We performed a population-based retrospective cohort study in Ontario, Canada in patients ages ≥66 years with gout, newly dispensed ULT between 2010 and 2019. We characterized patients with SUA testing within 6 and 12 months after ULT dispensation. Multilevel logistic regression clustered by ULT prescriber evaluated the factors associated with SUA monitoring within 6 months. RESULTS: We included 44,438 patients with a mean ± SD age of 76.0 ± 7.3 years and 64.4% male. Family physicians prescribed 79.1% of all ULTs. SUA testing was lowest in 2010 (56.4% at 6 months) and rose over time to 71.3% in 2019 (P < 0.0001). Compared with rheumatologists, family physicians (odds ratio [OR] 0.26 [95% confidence interval (95% CI) 0.23-0.29]), internists (OR 0.34 [95% CI 0.29-0.39]), nephrologists (OR 0.37 [95% CI 0.30-0.45]), and other specialties (OR 0.25 [95% CI 0.21-0.29]) were less likely to test SUA, as were male physicians (OR 0.87 [95% CI 0.83-0.91]). Patient factors associated with lower odds of SUA monitoring included rural residence (OR 0.81 [95% CI 0.77-0.86]), lower socioeconomic status (OR 0.91 [95% CI 0.85-0.97]), and patient comorbidities. Chronic kidney disease, hypertension, diabetes mellitus, and coprescription of colchicine/oral corticosteroids (OR 1.31 [95% CI 1.23-1.40]) were correlated with increased SUA testing. CONCLUSION: SUA testing is suboptimal among older adults with gout initiating ULT but is improving over time. ULT prescriber, patient, and prescription characteristics were correlated with SUA testing.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».