1310 Receipt of Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists Among Rural Patients with Obstructive Sleep Apnea and Excess Weight
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Patients living in rural areas have a greater burden of obstructive sleep apnea (OSA) and other weight-related comorbidities. Simultaneously, highly effective services for weight management (e.g., bariatric surgery) are resource intensive and limited to urban centers. New Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists (GLP-1RAs) are highly effective for weight loss, decrease OSA severity, and comprise a scalable solution to potentially meet the needs of rural areas. We aimed to test the association of rurality with the initiation of GLP-1RAs among patients with OSA and excess weight. Methods We used electronic health record data from the Veterans Health Administration to identify patients meeting the following criteria: 1) sleep study between October 1, 2017 and May 1, 2023, 2) diagnosis of OSA, 3) body mass index ≥ 27 kg/m2, and 4) participation in a lifestyle-based weight management program. We defined rurality by Rural Urban Commuting Area Codes, census tract-based codes that we collapsed into a binary variable of rural vs urban. The outcome was the receipt of a GLP-1RA approved for chronic weight loss (liraglutide, semaglutide, or tirzepatide) within one year of meeting inclusion criteria. We performed a mixed effects logistic regression accounting for patient and site level factors including demographics, comorbidities, and drive time to care. Results 68,862 patients met the inclusion criteria, and 17,929 (26.0%) lived in rural areas. Overall, 8.7% of patients living in rural areas received a GLP-1RA, relative to 7.8% of urban peers. However, after accounting for patient and site level confounders, patients living in rural areas had ~10% lower odds of receipt of a GLP-1RA (OR 0.91, 95%CI 0.83-0.98). This trend remained similar in sensitivity analyses which 1) stratify data by diabetes diagnoses and 2) considered receipt of other weight management medications. Conclusion Among patients with OSA and excess weight, after adjustment for confounding variables, those living in rural areas appear to be less likely to receive GLP-1RAs relative to urban peers. Gaps in the delivery of these promising medications may potentiate disparities in health-related outcomes. New strategies are needed to overcome barriers to the delivery of GLP-1RAs to patients with OSA and excess weight. Support (if any)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».