The impact of ethnicity on delays in initiating advanced therapy for inflammatory bowel disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Prompt initiation of advanced therapy medications, encompassing biologics and small-molecule treatments, is crucial for the effective management of inflammatory bowel disease (IBD). The time taken from the decision to start an advanced therapy to the first administration, or time to advanced therapy (TAT), can vary significantly between individuals and negatively affect disease course; however, our knowledge of the causes of variation in TAT is poor. We aimed to investigate the impact of demographic factors on delays in TAT. METHODS: A retrospective study, conducted at a tertiary IBD referral centre, analysed electronic patient records of 1298 patients with IBD, and collected data on the TAT for their index advanced therapy. The variables studied included disease type, treatment, age, sex, ethnicity, and socioeconomic status, using index of multiple deprivation. Multiple negative binomial regression was performed to assess the relative effects of these variables on TAT. RESULTS: TAT was significantly longer in the non-White ethnicity group ( P = 0.039). Patients of Black ethnicity had an incident rate ratio (IRR) of 1.46 [95% confidence interval (CI): 1.09-1.95], for mixed ethnicity IRR = 1.26 (95% CI: 0.77-2.05) and for Asian IRR = 1.17 (95% CI: 0.96-1.41) compared with White patients. Adalimumab was also associated with a longer TAT ( P ≤ 0.001; IRR = 1.37; 95% CI: 0.95-1.96). CONCLUSION: Non-White ethnicity is associated with a longer TAT, as is treatment with adalimumab which may be because of outsourcing of medication supply. Further research on the causes and strategies to address this health disparity is required.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».