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Enregistrement W4417239026 · doi:10.14309/01.ajg.0001137692.74821.74

S2558 Primary Biliary Cholangitis: Second-Line Treatment and Outcomes at a Safety Net vs Tertiary Care Hospital Systems

2025· article· en· W4417239026 sur OpenAlexaboutno aff
Meena M. Tadros, Prajwal Gowda, Maryln J. Mayo, Mark Pedersen, Saiabhiroop R. Govindu

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrsodeoxycholic acidMedicaidRetrospective cohort studyPrimary biliary cirrhosisCohortLiver diseaseBiliary diseaseAlkaline phosphataseCirrhosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Primary Biliary Cholangitis (PBC) affects women of all racial and economic backgrounds and can lead to progressive liver damage and hepatic decompensation. Limited data exist regarding healthcare disparities and second-line therapy use in safety-net settings. We aimed to compare stages at diagnosis, biochemical responses, second-line therapy initiation rates, and clinical outcomes between patients at a safety-net hospital (SNH) and a tertiary care hospital (TCH) system. Methods: We conducted a retrospective cohort study reviewing 240 adult patients diagnosed with PBC from 2015-2024 at a SNH (n = 120) and a TCH (n = 120) in Dallas, Texas. Data included demographics, laboratory values (alkaline phosphatase, bilirubin, albumin), insurance status, and therapy utilization. Outcomes measured were UDCA biochemical response rates, second-line therapy initiation, and hepatic complications. Statistical analyses included chi-square for categorical variables and T-test for continuous variables. Results: Patients at the SNH were of similar age to those at TCH (53.0 vs 54.6 years) but had significantly higher rates of uninsured or Medicaid status (63% vs 8.3%; P < 0.001), were predominantly Hispanic (78.7% vs 15.0%, P < 0.001) and had AMA-negative disease diagnosed by biopsy more frequently (32.7% vs 4.2% < 0.001). These patients were more likely to receive ursodeoxycholic acid (99.1% vs 94.1%, P = 0.04), but also had a higher rate of cirrhosis at diagnosis (26.9% vs 7.5%, P < 0.0009), higher alkaline phosphatase (280 vs 206 IU/L, P = 0.03) and lower albumin (3.7 vs 4.2 mg/dL, P < 0.001) at 1 year. 72.2% of patients at the SNH met Toronto criteria based on alkaline phosphatase at 1 year after baseline visit. Patients at the TCH who met criteria for second line therapy were more likely to receive second line therapy with obeticholic acid or fenofibrate (14/19 vs 10/40, P = 0.02). However, when excluding the patients who had already decompensated the difference was not significant (82% vs 50%). Patients not receiving second-line therapy had trend toward increased hepatic decompensation (37.8% vs 30.8%). Conclusion: Significant disparities in PBC management exist between SNH and TCH highlighted by more severe disease, with lower biochemical response rates, and increased financial barriers. In spite of these challenges, access to ursodeoxycholic acid and second line therapies is similar between the hospital systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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