Socioeconomic Disparities Explain Increased Exacerbations Among Black Patients With Severe Asthma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the United States (US), Black patients with asthma experience higher exacerbation rates compared with non-Black patients. OBJECTIVE: To identify factors that might explain the exacerbation rate association with race in a cohort of patients with severe asthma (SA). METHODS: CHRONICLE was an observational study of US adults with SA treated by allergists-immunologists or pulmonologists. The analysis population was patients not receiving biologic treatment. We used propensity score (PS) methods to identify factors associated with Black race. Non-Black-non-Hispanic or Latino patients (non-Black) were the control group. A generalized linear model (GLM) assessed the association between Black race and exacerbation rate, adjusted for the PS. RESULTS: Between February 2018 and July 2022, 180 Black and 574 non-Black patients were eligible for PS analysis. Socioeconomic status was the strongest discriminator of race (C statistic of 0.75), followed by environment (0.65), demographics (0.64), smoking status (0.55), and comorbidities (0.55). Before adjusting for PS, the GLM showed a 1.28-fold higher exacerbation rate among Black patients compared with non-Black patients (rate ratio = 1.28; 95% CI, 1.01-1.62; P = .039). In the PS-adjusted GLM, Black race was no longer associated with the exacerbation rate (rate ratio = 0.87; 95% CI, 0.56-1.35; P = .522). Results were similar for asthma-related emergency department visit and hospitalization rates. CONCLUSIONS: Higher exacerbation rates in Black patients with SA may be explained by factors associated with Black race, such as socioeconomic status. Addressing socioeconomic disparities and social determinants of health may help reduce the exacerbation risk difference observed between Black and non-Black patients with SA.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».