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Enregistrement W4380203467 · doi:10.1093/ibd/izad102

Health Care Disparities, Social Determinants of Health, and Emotional Impacts in Patients with Ulcerative Colitis: Results from a Global Ulcerative Colitis Narrative Patient Survey

2023· article· en· W4380203467 sur OpenAlexaffabout
Florence-Damilola Odufalu, Marla C. Dubinsky, Laurent Peyrin‐Biroulet, Karoliina Ylänne, Allyson Sipes, Joseph C. Cappelleri, Leo Russo, Michelle Segovia, Sean Gardiner, Edward Paul Johnson, Amy Mulvey, Remo Panaccione

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésMedicineUlcerative colitisDepression (economics)Logistic regressionQuality of life (healthcare)Odds ratioHealth careOddsDiseaseSocial determinants of healthInflammatory bowel diseaseDemographyGerontologyInternal medicinePublic healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Ulcerative Colitis (UC) Narrative global survey assessed aspects of living with UC. This analysis aimed to identify health care disparities, social determinants of health, and emotional impacts related to UC disease management, patient experience, and quality of life. METHODS: The survey was conducted by The Harris Poll from August 2017 to February 2018 among adults with UC. Responses from 1000 patients in the United States, Canada, Japan, France, and Finland were analyzed based on patient income, employment status, educational level, age, sex, and psychological comorbidities. Odds ratios (ORs) with significant P values (P < .05) from multivariate logistic regression models are reported. RESULTS: Low-income vs high-income patients were less likely to have participated in a peer mentoring (OR, 0.30) or UC education program (OR, 0.51). Patients not employed were less likely to report being in "good/excellent" health (OR, 0.58) than patients employed full time. Patients with low vs high educational levels were less likely to have reached out to patient associations/organizations (OR, 0.59). Patients aged younger than 50 years vs those aged 50 years and older were less likely to have visited an office within an inflammatory bowel disease center/clinic in the past 12 months (OR, 0.53). Males were less likely to be currently seeing their gastroenterologist than females (OR, 0.66). Patients with vs without depression were less likely to agree that UC had made them more resilient (OR, 0.51). CONCLUSIONS: Substantial differences in disease management and health care experience were identified, based on categories pertaining to patient demographics and psychological comorbidities, which may help health care providers better understand and advance health equity to improve patient care.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,255 · 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'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'admission2
Résumé présentoui

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