BRIDGING THE GAP: IDENTIFYING AND ADDRESSING BARRIERS TO CARE FOR PATIENTS WITH LUPUS AND LUPUS NEPHRITIS
Notice bibliographique
Résumé
PV082 / #381 Poster Topic: AS11 - Epidemiology and Public Health Background/Purpose Systemic Lupus Erythematosus (SLE) and Lupus Nephritis (LN) present significant healthcare challenges, particularly in terms of access to care and patient education. This project aims to identify and mitigate these barriers through a needs assessment and provision of supportive services to disadvantaged/underserved patients. The work presented here describes the electronic health record (EHR)-documented healthcare barriers identified among patients with lupus at a large academic healthcare system. Methods Patients with lupus were identified through the Carolina Data Warehouse for Health (CDW-H), an EHR data repository for patients who have been admitted to the University of North Carolina (UNC) healthcare system. Inclusion Criteria: Eligible patients were adults aged 18 or older, fluent in English, diagnosed with lupus nephritis, and receiving care at UNC Rheumatology and/or Nephrology clinics. Results A total of 1,673 unique patients with various SLE diagnoses were identified, resulting in 11,890 clinical encounters between July 1, 2020, and July 1, 2024. The majority of encounters were in rheumatology (64%) compared to nephrology (36%). Insurance coverage varied, with 52% of patients having other commercial or state health plans, 39% on Medicare, 27% on Medicaid, and 12% with no recorded insurance (Table 1). A total of 803 (48%) patients had recorded responses to Social Determinants of Health (SDOH) questionnaires available in the EHR. Of these patients, 8.2% experienced transportation barriers, 16.3% reported indicators of food insecurity, and 15.4% reported financial instability (Table 2). Table 1. Patient Insurance Status Recorded in the Electronic Health Record (n=1673 patients with lupus) Table 2. Social Determinants of Health (SDOH) Measures Recorded in the Electronic Health Record (n=803, 46% of patients with lupus) Conclusions A number of barriers and priorities to address in assistance programs were identified, including a relatively high number of patients from low socioeconomic status (39% of patients reporting Medicaid or no insurance), and more than 15% of patients reporting financial difficulty meeting their basic needs. This ongoing work aims to bridge the gap in healthcare access and education for patients with SLE and LN, leveraging community resources and targeted interventions to improve patient outcomes. Our goal is to enhance support services and education for patients with lupus by: 1) Improving access to healthcare transportation through rideshare vouchers; 2) Providing pharmacist counseling on medication adherence, adverse effects, and assistance programs; and 3) Distributing educational materials to increase patient knowledge and perception of lupus and access to care.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».