Trends and disparities in deep brain stimulation utilization in the United States: a Nationwide Inpatient Sample analysis from 1993 to 2017
Notice bibliographique
Résumé
Background: Deep brain stimulation (DBS) is an approved treatment option for Parkinson's Disease (PD), essential tremor (ET), dystonia, obsessive-compulsive disorder and epilepsy in the United States. There are disparities in access to DBS, and clear understanding of the contextual factors driving them is important. Previous studies aimed at understanding these factors have been limited by single indications or small cohort sizes. The aim of this study is to provide an updated and comprehensive analysis of DBS utilization for multiple indications to better understand the factors driving disparities in access. Methods: The United States based National Inpatient Sample (NIS) database was utilized to analyze the surgical volume and trends of procedures based on indication, using relevant ICD codes. Predictors of DBS use were analyzed using a logistic regression model. DBS-implanted patients in each indication were compared based on the patient-, hospital-, and outcome-related variables. Findings: Our analysis of 104,356 DBS discharges from 1993 to 2017 revealed that the most frequent indications for DBS were PD (67%), ET (24%), and dystonia (4%). Although the number of DBS procedures has consistently increased over the years, radiofrequency ablation utilization has significantly decreased to only a few patients per year since 2003. Negative predictors for DBS utilization in PD and ET cohorts included age increase and female sex, while African American status was a negative predictor across all cohorts. Significant differences in patient-, hospital-, and outcome-related variables between DBS indications were also determined. Interpretation: Demographic and socioeconomic-based disparities in DBS use are evident. Although racial disparities are present across all indications, other disparities such as age, sex, wealth, and insurance status are only relevant in certain indications. Funding: This work was supported by Alan & Susan Hudson Cornerstone Chair in Neurosurgery at University Health Network.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».