Socioeconomic Status Among Cochlear Implant Candidates and Association With Surgical Pursuance
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Despite the sizeable global burden of hearing loss, cochlear implants have poor penetrance among eligible hearing-impaired individuals. Identifying populations who may benefit from a cochlear implant but among whom penetrance is poor is an important aim in reducing the health-related and economic effects of hearing loss on both individuals and society. Objectives: To explore the association of socioeconomic status (SES) with cochlear implant candidacy and the decision to undergo cochlear implantation. Design, Setting, and Participants: This retrospective cohort study was performed in a tertiary academic center. All adult patients evaluated for cochlear implant candidacy from January 1, 1999, through December 31, 2022, were included in the analysis. Exposures: Household income quintile and rural or urban residence were used as proxies for SES based on zip code linkage to US Census and US Department of Agriculture data. Main Outcomes and Measures: Odds of cochlear implant candidacy and surgery. Results: A total of 754 individuals underwent candidacy evaluations and were included in the analysis (386 [51.2%] women; mean [SD] age, 64.0 [15.7] years). Of these, 693 (91.9%) were cochlear implant candidates, and 623 candidates (89.9%) underwent cochlear implantation. Multivariable analyses demonstrated that individuals in the highest income quintile had lower odds of cochlear implant candidacy compared with those in the lowest income quintile (odds ratio [OR], 0.26 [95% CI, 0.08-0.91]), and candidates in the highest income quintile had greater odds of undergoing cochlear implant surgery compared with those in the lowest quintile (OR, 2.59 [95% CI, 1.14-5.86]). Living in a small town or a micropolitan or rural area was associated with lower odds of undergoing cochlear implant surgery compared with living in a metropolitan core (OR, 0.18 [95% CI, 0.04-0.83]) after controlling for distance to the primary implant center. Conclusions and Relevance: The findings of this cohort study suggest that individuals with higher SES are less likely to qualify for a cochlear implant; however, those who qualify are more likely to undergo surgery compared with those with lower SES. These findings highlight a hearing health care disparity that should be addressed through further studies to guide population-based initiatives.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».