Identifying High‐Impact Solutions to Address Racial and Ethnic Health Disparities in Lupus: A Consensus‐Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We conducted formative research aimed at identifying solutions that address inequitable health outcomes in lupus due to adverse social determinants of health (SDoH). METHODS: We conducted a search for keywords, which provided insights into potential solutions and initiatives underway. An advisory panel of lupus experts iteratively reviewed the list of literature-scoped solutions in working sessions, filling knowledge gaps, which allowed for further defining and classifying solutions based on area of focus, feasibility, and impact. Seven-in-depth semistructured discussions and a modified Delphi survey approach were leveraged to align the advisory panel based on feasibility, impact, and costs of the proposed solutions. RESULTS: Thirty-three solutions were identified and classified into four key categories: financial safety net, patient education and shared decision-making, physician education, and other solutions. High-impact solutions that were prioritized included the following: "collecting granular information like patient-reported outcomes to provide personalized care and accelerate development of new products," "expanding Medicaid coverage via infrastructure," and "supporting people living with lupus in applying and getting approval for disability." CONCLUSION: Addressing health and health care disparities linked to negative SDoH is a key goal in the management of lupus, as disparities in outcomes can be stark. Increasing the visibility of potential solutions and aligning the community on top priorities can enable more efficient and effective contributions to health care equity and ultimately better health outcomes for people living with lupus.
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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 | 0,331 | 0,249 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».