The lack of ethnic and racial diversity among patients undergoing coronary artery calcium scanning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While coronary artery calcium (CAC) CAC scanning has become increasingly used as a tool for primary cardiovascular disease prevention, there has been little study regarding its comparative utilization among ethnic and racial minorities. METHODS: We contrasted the temporal trends in the ethnoracial composition for 73,856 out-patients undergoing stress/rest radionuclide myocardial perfusion imaging (MPI) between 1991 and 2020 and 32,906 undergoing CAC scanning between 1998 and 2020. Both groups were divided into those below and above 65 years. Initial medical insurance claims were used to identify which patients self-paid for SPECT-MPI and CAC studies. RESULTS: Among stress-MPI patients <65 years, the prevalence of White patients declined from 85.5% to 54.0% over the temporal span of our study while the prevalence of Blacks increased from 7.2% to 15.1% and that of Hispanics from 2.3 to 21.6%. Increasing ethnoracial diversification was also noted for SPECT-MPI patients ≥65 years. By contrast, over four-fifths of CAC studies were performed in White patients in each temporal period among both younger and older patients. Among CAC patients <65 years, over 95% of studies were self-paid by patients. For CAC patients ≥65 years, nearly two-third of studies were first submitted to Medicare, but there was no difference in the ethnoracial composition in this group versus initial self-paying patients. CONCLUSIONS: While the ethnoracial diversity of patients undergoing SPECT-MPI markedly increased at our Institution over recent decades, CAC scanning has been disproportionately and consistently utilized by self-paying White patients. These findings highlight the need to make CAC scanning more available among ethnoracial minorities.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».