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Enregistrement W4399435000 · doi:10.1007/s40744-024-00672-3

Regional Differences in Diagnosis Journey and Healthcare Utilization: Results from the International Map of Axial Spondyloarthritis (IMAS)

2024· article· en· W4399435000 sur OpenAlexaff
Marco Garrido‐Cumbrera, Denis Poddubnyy, Fernando Sommerfleck, Christine Bundy, Souzi Makri, J. Correa-Fernández, Shashank Akerkar, Jo Lowe, Elie G. Karam, Victoria Navarro‐Compán

Notice bibliographique

RevueRheumatology and Therapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensCanadian Standards Association
Organismes subventionnairesNovartis PharmaCelgeneUCB PharmaPfizerEli Lilly and Company
Mots-clésAxial spondyloarthritisMedicineHealth careSample (material)Physical therapyCartographyAnkylosing spondylitisPolitical scienceGeographyInternal medicinePhysicsSacroiliitis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: To assess differences in the diagnosis journey and access to care in a large sample of patients with axial spondyloarthritis (axSpA) from around the world, included in the International Map of Axial Spondyloarthritis (IMAS). METHODS: IMAS was a cross-sectional online survey (2017-2022) of 5557 unselected patients with axSpA from 27 countries. Across five worldwide geographic regions, the patient journey until diagnosis and healthcare utilization in the last 12 months prior to survey were evaluated. Univariable and multivariable linear regression was used to analyze factors associated with higher healthcare utilization. RESULTS: Of 5557 participants in IMAS, the diagnosis took an average of 7.4 years, requiring more than two visits to HCPs (77.7% general practitioner and 51.3% rheumatologist), and more than two diagnostic tests [67.5% performed human leukocyte antigen B27 (HLA-B27), 64.2% x-ray, and 59.1% magnetic resonance imaging (MRI) scans]. North America and Europe were the regions with the highest number of healthcare professional (HCP) visits for diagnosis, while the lowest number of visits was in the Asian region. In the previous 12 months, 94.9% (n = 5272) used at least one healthcare resource, with an average of 29 uses per year. The regions with the highest healthcare utilization were Latin America, Europe, and North America. In the multiple linear regression, factors associated with higher number of healthcare utilization were younger age (b = - 0.311), female gender (b = 7.736), higher disease activity (b = 1.461), poorer mental health (b = 0.624), greater functional limitation (b = 0.300), greater spinal stiffness (b = 1.527), and longer diagnostic delay (b = 0.104). CONCLUSION: The diagnosis of axSpA usually takes more than two visits to HCPs and at least 7 years. After diagnosis, axSpA is associated with frequent healthcare resource use. Younger age, female gender, higher disease activity, poorer mental health, greater functional limitation, greater spinal stiffness, and longer diagnostic delay are associated with higher healthcare utilization. Europe and North America use more HCP visits and diagnostic tests before and after diagnosis than the other regions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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