MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399443863 · doi:10.1111/ijd.17236

Disparities and barriers to the access of biologics in moderate‐to‐severe adult psoriasis

2024· review· en· W4399443863 sur OpenAlexaff
Vincent Wan, Alireza Habibi, Lorena Alexandra Mija, Parsa Abdi, Rishika Selvakumar, Ilya Mukovozov

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Dermatology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensUniversité de MontréalMemorial University of NewfoundlandUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychosocialMEDLINEPsoriasisSocioeconomic statusComorbidityHealth equityFamily medicineIntensive care medicineEnvironmental healthPopulationDermatologyPublic healthPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psoriasis is a chronic, relapsing inflammatory skin disorder that is associated with substantial physical and psychosocial comorbidity. Although biologic agents have offered transformative therapeutic advantages to those unresponsive to traditional treatments, data from recent literature indicate significant undertreatment of certain populations, highlighting potential barriers to access. This review aims to comprehensively elucidate barriers to biological therapy, addressing a recognized gap in the current literature. A search was conducted using MEDLINE, Embase, and Web of Science to investigate the obstacles and disparities that prevent access to biologic treatments in biologic-naïve psoriatic patients. Emergent themes were then systematically categorized into five primary domains: patient-level, prescriber-level, medicine-level, organizational-, and external environment-level factors. Our results demonstrate pronounced barriers and disparities encompassing increased age, race, socioeconomic status, rural location, cost and insurance, and insufficient knowledge that may hinder access to biologic treatments among psoriatic patients. Further research on how these barriers can be effectively addressed is needed to optimize treatment outcomes.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of DermatologyMême sujetPsoriasis: Treatment and PathogenesisTravaux en français237 207