Racial and Ethnic Disparities in Degenerative Lumbar Disc Disease: A Population-Based Study Using the All of Us Research Program
Notice bibliographique
Résumé
Background Degenerative lumbar disc disease (DLDD) can contribute to substantial low back pain and radicular leg pain. Emerging evidence suggests that racial and ethnic disparities in DLDD care could impact clinical outcomes, yet these trends remain largely unexplored. This study investigates differences in health literacy, access to care, and healthcare utilization among patients with DLDD using the All of Us (AoU) Research Program. Methods Adults diagnosed with DLDD were identified from the AoU database using ICD-9 and ICD-10 diagnostic codes. Participants were stratified by race and ethnicity into White, Black, Hispanic, and Other. Demographics, socioeconomic status, health literacy (BRIEF score), healthcare access, and treatment utilization across racial and ethnic groups were compared across cohorts using chi-square analyses. Multivariate logistic regressions evaluated these outcomes while adjusting for demographic and socioeconomic status. Results In total, 30,775 participants with DLDD were identified. Most participants were 65+ years (62.8%) and female (65.3%), with 74.0% self-identifying as White, 10.7% as Black, 8.1% as Hispanic, and 7.2% as Other. Compared to Whites, Black and Hispanic participants were significantly more likely to report limited health literacy (White = 15.3%, Black = 22.2%, Hispanic = 28.1%, Other = 21.3%, P < 0.001). In addition, they were more likely to be denied insurance coverage (9.7%, 10.5%, 14.5%, 13.8%) and report difficulty affording care, including prescription medications (11.5%, 20.9%, 19.0%, 18.9%) and follow-up visits (6.2%, 10.0%, 10.7%, 9.3%) (all P < 0.001). Finally, Black participants, in particular, were more likely to receive nonoperative treatments such as physical therapy (25.7%, 28.2%, 23.1%, 25.9%), steroid injections (14.4%, 16.7%, 12.8%, 12.4%), and opioids (49.1%, 53.4%, 42.5%, 48.3%) compared to White participants (all P < 0.001). Many of these disparities persisted in multivariate models after adjusting for demographic and socioeconomic covariates. Conclusion Disparities in DLDD are multifactorial, reflecting the intersection of age, sex, race/ethnicity, comorbidities, and social determinants of health. Despite most participants being Medicare-eligible, minority groups continued to report access and affordability barriers, suggesting the role of underinsurance and coverage gaps. These findings underscore the need for targeted interventions to improve access, promote education, and ensure equitable treatment of DLDD across minority populations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».