Unequal Treatment: Physical Therapy Utilization in Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
The American College of Rheumatology (ACR) 2022 guidelines for nonpharmacologic management of rheumatoid arthritis (RA) include a conditional recommendation for physical therapy (PT).1 Known disparities by socioeconomic status (SES) and race and ethnicity in RA prevalence, patient-reported outcomes of function, disease activity, and access exist and persist over time.2,3 In this issue of The Journal of Rheumatology , Lane et al present their findings of a cross-sectional study of Medicare data showing disparities in PT utilization by SES and race and ethnicity among persons with RA.4 Improvement in function with exercise and PT has been reported in RA, and a greater number of PT visits is also associated with greater functional improvement5; however, as the authors point out, uptake of PT among persons with RA is low.4 Non-Hispanic Black individuals with self-reported arthritis of any type had lower odds of a rehabilitation visit compared with White individuals,6 but no large study of PT utilization among persons with RA has been reported. A complete understanding of health disparities among persons with RA by SES or race and ethnicity remains elusive, and factors at the patient, clinician, and healthcare system level are yet to be fully understood. One 3-step approach to reducing disparities, outlined by Kilbourne et al, involves first detecting disparities, then understanding their origins, followed by intervening to reduce them.7 Lane et al provide new data on detection and a step forward to better understand disparities in their examination of sociocultural and economic determinants of PT utilization among older, Medicare-insured patients with RA.4 This cross-sectional study examined annual Medicare fee-for-service claims from 2012 to 2016 for PT services among older adults (≥ 65 years) with RA and full coverage (Parts A, B, and D). Race and ethnicity data and … Address correspondence to Dr. J.L. Barton, 3710 SW US Veterans Hospital Road, Portland, OR 97202, USA. Email: bartoje{at}ohsu.edu.
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 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 | 0,005 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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 ».