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Enregistrement W4406555839 · doi:10.1111/epi.18277

Association of social determinants of health with first antiseizure medication prescription for patients with newly diagnosed epilepsy: A systematic review and meta‐analysis

2025· review· en· W4406555839 sur OpenAlexaffabout
Brian Johnson, Megan MacKenzie, Nathalie Jetté, Nihal Mohamed, Leah J. Blank

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésMedical prescriptionEpilepsyMeta-analysisAssociation (psychology)MedicinePsychiatryPediatricsPsychologyInternal medicinePsychotherapistPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess whether social determinants of health (SDOHs) are associated with the first antiseizure medication (ASM) prescribed for newly diagnosed epilepsy. METHODS: The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) standards were followed, and the protocol registered (CRD42023448998). Embase, Medline, and Web of Science were searched up to July 31, 2023. Two reviewers independently screened studies and reached mutual consensus for inclusion. Studies reporting the first ASM prescribed for patients with new epilepsy in all age groups, countries, and languages were eligible for inclusion. Review articles, conference abstracts, and studies with fewer than 15 participants were not eligible for inclusion. Studies were meta-analyzed using fixed-effects models. Quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Thirteen studies (total participants = 380,785) contained SDOH data and their association with the first ASM prescription after epilepsy diagnosis. Meta-analysis of studies with compatible data revealed that Black (pooled odds ratio [OR] .94, 95% confidence interval [CI] .90-.98) and Hispanic (pooled OR .89, 95% CI .82-.97) patients with U.S. Medicare/Medicaid had a lower odds of receiving a newer ASM compared to White patients. Three studies revealed that rural epilepsy patients had a lower odds of receiving new ASMs compared to urban patients (pooled OR .84, 95% CI .80-.89). The relationship between income levels and ASM prescription patterns differed across countries, highlighting inconsistencies that warrant further investigation. Among studies identified for inclusion, relatively few had combinable data, thereby limiting the scope of our meta-analysis to two SDOHs. SIGNIFICANCE: Significant disparities exist in first-line ASM prescription for non-White and rural persons with epilepsy. There exist few data on other SDOHs including gender identity and socioeconomic background. Future work leveraging large data sets may reveal additional ASM prescription inequities. Developing care pathways to rectify known prescribing disparities may improve health equity among PWE.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,046
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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