Association Between Racial Marginalization With Direct Health Care Expenditure, Time at Home, and Rehabilitation Access Following Moderate to Severe Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the association between residence in racialized neighborhoods with direct health care expenditure and days at home (DAH) after moderate to severe traumatic brain injury (TBI). BACKGROUND: Differences in ethno-racial background have been associated with health outcome disparities. Much of this prior research was conducted in settings without universal health care coverage. The influence of ethno-racial background on health outcomes after TBI in universal health care settings remains unclear. METHODS: This retrospective multicenter cohort study utilized linked administrative health data to identify adults sustaining moderate to severe TBI between 2009 and 2021. The primary exposure was an area-level index corresponding to the degree of racialized and immigrant populations within neighborhoods of residence (quintile 1-least racialized; quintile 5-most racialized). Coprimary outcomes were direct health care expenditure and DAH 365 days after injury. Secondary outcomes included discharge to rehabilitation and functional independence measure (FIM) scores at rehabilitation discharge. RESULTS: A total of 6188 patients met the inclusion criteria. Patients in the most racialized neighborhoods incurred higher crude and adjusted direct health care costs compared with those in the least racialized neighborhoods. This effect was driven predominantly by physician claims and acute care costs. There were no significant differences in crude or adjusted DAH across quintiles. Access to rehabilitation and discharge FIM scores were comparable for patients residing in different racialized neighborhood quintiles. CONCLUSIONS: Despite differences in health care expenditure, this study found similar home time, access to rehab, and discharge FIM scores for patients with TBI according to racialized neighborhood residence. Recognizing the limitations of area-level indices, our findings suggest equitable care delivery in a publicly funded universal health care environment.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».