Evaluation of Health Disparities in Outcomes of Patients With Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Juvenile idiopathic arthritis (JIA) is complicated by morbidity, with suboptimal rates of prolonged remission, decreased health-related quality of life, and functional limitations. The Pediatric Rheumatology Care and Outcomes Improvement Network (PR-COIN), a North American learning health network, has a centralized registry of patients with JIA to track quality measures. We assessed for health disparities in our collaborative JIA population by evaluating our performance on disease activity outcomes, overall well-being, and pain by race and ethnicity, age, sex, and JIA subtype. METHODS: A cross-sectional analysis of patients in the PR-COIN registry was conducted to estimate the association between race and ethnicity groups and outcomes including physician global assessment of disease activity (PGA), patient/parent global assessment of overall well-being (PtGA), active joint count, 10-joint clinical Juvenile Arthritis Disease Activity Score (cJADAS10), arthritis-related pain intensity score, and morning stiffness duration. RESULTS: Data from 9601 patients were analyzed. Current age was positively and significantly associated with higher scores of pain intensity, PGA, PtGA, and cJADAS10. Non-Hispanic Black patients had statistically higher cJADAS10 scores compared to non-Hispanic White patients, in addition to statistically higher pain intensity scores, and PGA and PtGA scores. Female patients had statistically higher scores compared to male patients for all outcome variables assessed. CONCLUSION: We found disparities in outcomes of patients with JIA related to race and ethnicity, sex, and age. This information is imperative to drive further improvement efforts and understand possible causes of these differences to close disparity gaps and improve outcomes for all patients with JIA.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».