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Enregistrement W4410159610 · doi:10.14740/cr1748

Complex Interactions of Social Determinants of Health on Survival Outcomes in Hispanic Patients With Pulmonary Arterial Hypertension in a US-Mexican Border City

2025· article· en· W4410159610 sur OpenAlexvenueno aff
Hedaia Algheriani, Marco Cazares-Parson, Michael Brockman, Bobak Zakhireh, Sunil Kumar Srinivas, Debabrata Mukherjee, Alok Dwivedi, Nils Nickel

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTexas Tech University
Mots-clésMedicineInternal medicineCardiologyPulmonary hypertensionDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pulmonary arterial hypertension (PAH) is a chronic disease of the pulmonary blood vessels that can lead to right heart failure, resulting in increased morbidity and mortality if left untreated. While right heart hemodynamics and functional capacity are a well-established predictors of outcome in PAH, emerging evidence suggests that social determinants of health (SDOH) may have a significant impact on patients with PAH, influencing outcomes and survival rates. This study explores the impact of SDOH and their intricate interactions on survival among a Hispanic patient cohort along the US-Mexico border. Methods: A retrospective analysis was conducted on a single-center cohort of 158 PAH patients (72% female, mean age 58 years) using Cox proportional hazards models and latent class analyses. The primary outcome was mortality during the follow-up period, with secondary analyses examining the impact of individual and combined SDOH on survival. Results: During a mean follow-up period of 3.8 years (range: 0.2 to 6 years), 37 patients (23.4%) died. Lack of health insurance (hazard ratio (HR) 2.17; 95% confidence interval (CI): 1.05 - 4.49, P = 0.037) and unemployment (HR 2.99; 95% CI: 1.42 - 6.30, P = 0.004) were significantly associated with a higher risk of death within 5 years of follow-up. Latent variable modeling revealed that patients aged ≥ 60 years, who were uninsured, unmarried, and unemployed along with greater PAH severity (measured with cardiac output, mean pulmonary arterial pressure, six-minute walk distance, and World Health Organization Functional Class > 2) had the highest risk of poor outcomes (HR 3.6, 95% CI: 1.9 - 6.8, P < 0.001). Interestingly, the type of insurance did not have a significant impact on survival. Conclusion: The findings underscore the critical need for improved access to insurance coverage and enhanced social support to promote better health outcomes among this vulnerable Hispanic population. Addressing these SDOH is essential in closing the health disparity gap and improving survival rates in PAH patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,327 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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