процесі

  • предметів
  • реферат
  • Головний
  • МАТЕРІАЛИ І МЕТОДИ
  • Збір даних
  • зразок
  • Змінні дослідження
  • Статистичний аналіз
  • РЕЗУЛЬТАТИ
  • учасників
  • Двовимірний аналіз
  • Багатовимірний аналіз
  • ОБГОВОРЕННЯ
  • ВИСНОВОК

предметів

  • діагностика
  • Генетика хвороб
  • Соціальні науки

реферат

Мета: визначити, чи пов’язані соціально-демографічні фактори із затримками певних етапів діагностичного процесу м’язової дистрофії Дюшенна та Беккера.

Методи: Ми вивчили абстрактні медичні записи 540 чоловіків з місць спостереження за населенням в Арізоні, Колорадо, Джорджія, Айова та західна частина Нью-Йорка. Ми використовували лінійні регресії для моделювання асоціації трьох соціодемографічних характеристик з віком при первинній медичній оцінці, першому вимірюванні креатинкінази та самому ранньому аналізі ДНК для контролю змін у діагностичному процесі з часом. Аналітичний набір даних включав 375 чоловіків з інформацією про сімейну історію м'язової дистрофії Дюшенна і Беккера, бідності в районі та раси/етнічної приналежності.

Результати: Чорна та латиноамериканська раса/етнічна приналежність передбачали старші вікові групи при первинному оцінюванні, вимірюванні креатинкінази та тестуванні ДНК (P 1). Відмінності в стані здоров’я походять від відмінностей між населенням за расовою та етнічною приналежністю, соціальним та економічним статусом, постачальником страхування, географічним положенням, Дослідження показують, що ці фактори діють незалежно та узгоджуючись, щоб впливати на тяжкість розбіжностей у стані здоров’я.3 Хоча деякі відмінності у стані здоров'я задокументовані у педіатричної популяції, 4, 5 література є скудною, 6 і жодне дослідження не вивчало відмінності в процесі діагностики відносно рідкісних станів, таких як м'язова дистрофія Дюшенна та Беккера (DBMD).

DBMDs - X-асоційовані алельні, рецесивні нервово-м'язові розлади, з переважанням у чоловіків у віці 5–24 років від 1, 3 до 1, 8 на 10 000. 7 Спонтанні мутації гена дистрофіну реєструються приблизно в 30% випадків. Клінічний перебіг м’язової дистрофії Дюшенна характеризується затримкою розвитку, прогресуючою інвалідністю та втратою рухливості до 13 років. М'язова дистрофія Беккера пов'язана з більш легким клінічним перебігом, але на практиці клінічні прояви збігаються. 10

За відсутності сімейного анамнезу захворювання, симптоми ДБМД зазвичай розпізнаються приблизно за 2,5 роки до встановлення діагнозу та за 1 рік до того, як дитина звернеться до лікаря для оцінки цих симптомів. Клінічні та популяційні дослідження показують, що середній вік діагнозу ДМБД становить приблизно 5 років, і цей вік залишався незмінним протягом 2 десятиліть. 11-13 Діагностичне тестування на DBMD слід розпочинати незалежно від сімейного анамнезу, коли виявляються характерні фізичні ознаки та симптоми або аномальні лабораторні результати. Клінічні ознаки включають м’язову слабкість, затримку ходи та утруднення запуску та підйому по сходах, що повинно пришвидшити вимірювання креатинкінази (КК) та подальше звернення до нервово-м’язового фахівця та генетичне тестування для остаточного діагнозу. 14

Клінічне управління DBMD покращилось за останні 20 років. В даний час доступні методи лікування, які продовжують рух, підвищують якість життя та продовжують життя, але їх ефективність може залежати від ранньої діагностики. Дослідження діагностики інших захворювань у дітей та дорослих показують, що існують відмінності щонайменше у двох пов’язаних діагностичних етапах, які мають відношення до досвіду дітей, які проходять діагностичний процес DBMD, включаючи (1) різницю на рівні сім’ї та лікаря в реєстрації симптомів та прийняття. заходи, зумовлені симптомами 15-18 та (2) різницею у доступі та прийнятті діагностичних та генетичних тестів. 19-21 Відмінності в кожному з цих діагностичних етапів призводять до збільшення діагностичної шкали, яка може мати негативні психологічні наслідки для пацієнтів та їх сімей 21-23 та може невиправдано виключати певні групи пацієнтів із клінічних випробувань щодо мутацій та найвищого рівня допомоги . Тому метою цього дослідження є визначити, чи пов'язані соціально-демографічні фактори з диспропорціями на етапах діагностичного процесу DBMD. Краще розуміння факторів, які піддають дітей ризику затримки діагностики, може призвести до поліпшення ранньої діагностики у всіх пацієнтів.

МАТЕРІАЛИ І МЕТОДИ

Збір даних

Мережа спостереження, моніторингу та досліджень м’язової дистрофії (MD STARnet) - це група з п’яти міст США (Арізона, Колорадо, Джорджія, Айова та Західний Нью-Йорк), яка визначає та збирає інформацію про всі випадки ДБМД, народжених або проживаючих у цих країнах. райони з 1982 р. по теперішній час. MD STARnet збирає інформацію про випадки хвороби з медичних карток, свідоцтв про народження та інтерв'ю з вихователями та пацієнтами з ДБМД. За допомогою комп’ютеризованого інструменту абстракції щорічно підготовлені абстрактори переглядають та збирають дані медичної картки для кожного конкретного випадку. Джерела записів включають нервово-м'язові клініки, лікарні та бази даних про виписки з лікарень, приватних лікарів, служби обслуговування дітей з особливими потребами в охороні здоров'я та системи контролю народжуваності. Після вилучення запису Комітет клінічного огляду MD STARnet проводить пустий огляд вибраних діагностичних змінних та класифікує кожного пацієнта за одним із наступних визначень випадків: остаточний, ймовірний, можливий, безсимптомний, жіночий чи не DBMD. Повний опис методології моніторингу популяції MD STARnet опубліковано в іншому місці. 24

Дані, отримані з аналізованих нами медичних записів, включають сімейну історію ДБМД, дату першої медичної оцінки симптомів, пов’язаних з ДБМД, початкове вимірювання КК та аналіз ДНК на мутації дистрофіну. Інформація, отримана з аналізованих нами свідоцтв про народження, включала дату народження, рівень освіти матері, расу/етнічне походження дитини та адресу народження при народженні.

У свідоцтвах про народження 29 випадків остаточного набору даних інформація про освіту матері відсутня. У цих випадках ми використовували інформацію про освіту матері, зібрану в рамках телефонного опитування, яке зосереджувалось на сім’ях усіх відомих випадків MD STARnet.

зразок

Ми склали аналітичний набір даних, вивчивши дані всіх 540 чоловіків, включених до бази даних 4-го курсу MD STARnet, які народились до 1 січня 2001 р. І були визначені Комісією з клінічного огляду як остаточні або ймовірні випадки до 1 січня 2009 р. ймовірні випадки мають клінічний діагноз DBMD від кваліфікованого фахівця, характеристики та симптоми DBMD та підвищений рівень CK. Єдина відмінність між класифікаціями полягає в тому, що у вірогідних випадках не виявлена ​​мутація гена дистрофіну або діагностична біопсія м’язів. На рисунку 1 представлені наші критерії вибору для остаточного набору даних, що містить 375 (69,4%) цих випадків. Ми виключили 40 випадків відсутності інформації про сімейну історію, 85 випадків відсутності інформації про расу/етнічну приналежність та 16 випадків, які були ідентифіковані за расою/етнічною приналежністю, крім білої, чорношкірої або латиноамериканської. Також було виключено 24 випадки відсутності інформації про бідність.

Критерії відбору аналітичних даних.

Повнорозмірне зображення

Змінні дослідження

Ми визначили три часові моменти в діагностичному шляху як постійні вихідні змінні: (1) вік при первинній оцінці симптомів, пов’язаних з DBMD, (2) вік при першому вимірюванні КК та (3) вік при першому тесті ДНК. Ми створили три дихотомічні соціально-демографічні змінні на індивідуальному рівні: освіта матері, класифікована як "випускники університетів або менше" порівняно з "деякими школами чи вище"; раса та етнічна приналежність, обмежена білим або латиноамериканським чорним або латиноамериканським; і сімейний анамнез, позначений як негативний, якщо записи вказують на те, що особи, які виховують пацієнта, не мали знань про членів сім'ї з ДБМД до діагностики індексу дитини.

Статистичний аналіз

Для аналізу даних ми використовували програмне забезпечення SPSS 17.0 (SPSS Inc., Chicago, IL). Ми оцінили розподіл отриманих змінних (вік при оцінці, вимірювання КК та тестування ДНК), перевіривши гістограми, графіки нормальних ймовірностей та виконавши тести Колмогорова-Смирнова та Шапіро-Вількса. Кожна змінна відхилялася від норми, але ми вважали розподіл достатньо близьким до нормального, щоб мати можливість продовжувати, використовуючи звичайні параметричні статистичні методи та лінійну регресію. Ми порівняли середні відмінності між дихотомічними групами, виконавши t-тести Стьюдента, та, використовуючи дисперсійний аналіз, ми шукали потенційні відмінності між регіональними сайтами MD STARnet.

Ми використовували лінійні регресії, щоб визначити, які соціодемографічні змінні впливали на отримані змінні. Оскільки у нас не було упереджень щодо того, які незалежні змінні можуть найкраще передбачити отримані змінні, ми ввели всі змінні в модель відразу. Умови взаємодії були сформовані та введені в модель, але жоден не показав зв’язку з отриманою змінною, і тому був вилучений з остаточної моделі. Ми розглянули графіки залишкової регресії, щоб підтвердити, що припущення моделі виправдані, та оцінили колінеарність незалежних змінних, дослідивши фактори дисперсії інфляції та допуски. Аналітичний набір даних містить 27 пар братів і сестер, один триплет і один квадруплет. Ми не виявили жодних доказів взаємозв'язку між братами щодо отриманих змінних, і ми вважали ці випадки незалежними спостереженнями.

РЕЗУЛЬТАТИ

учасників

Таблиця 1 ілюструє демографічний склад набору аналітичних даних та порівнює його з усіма чоловіками в базі даних 4-го курсу 1982-2000 років народження. Розподіл соціодемографічних змінних у наборі аналітичних даних суттєво не відрізнявся від бази даних 4-го курсу. З усіх задіяних випадків приблизно дві третини (65,9%) не мали сімейної історії ДММД. Приблизно 70% випадків були білими, а 30% - чорними (21 пацієнт) або латиноамериканцями (95 пацієнтів). У середньому 13,6% людей під час кожного перепису жили за межею бідності.

Стіл в натуральну величину

Двовимірний аналіз

На рисунку 2 представлені схематичні графіки взаємозв'язку між віком та етапами діагностики, стратифіковані сімейною історією. Таблиця 2 доповнює графіки та показує середній вік випадків на етапах діагностики, стратифікований за сімейною історією. В середньому випадки з сімейною історією вперше оцінювались через 30, 8 місяців, що на 26 місяців раніше, ніж у випадках без сімейної історії. Випадки з сімейною історією тестували на CK 35, 1 місяць, 28, 9 місяців до випадків без сімейної історії. Вік при ДНК-тестуванні істотно не відрізнявся в сімейній історії.

Середній вік у 3 етапи діагностичного процесу відповідно до сімейної історії.

Повнорозмірне зображення

Стіл в натуральну величину

Багатовимірний аналіз

У таблиці 3 наведено результати лінійних регресій, що передбачають вік при оцінці, вимірюванні КК та тестуванні ДНК. Раса/етнічне походження та бідність у сусідстві незалежно передбачали вік на перших оцінках після коригування сімейної історії та дати народження. Чорношкірих та латиноамериканських дітей оцінювали через 11, 7 місяців після того, як білих дітей та дітей, які мешкають у бідніших кварталах, оцінювали у молодшому віці; Зростання бідності на 10% в околицях зменшило вік за першою оцінкою на 3, 8 місяця. Освіта матері не була значущим предиктором у нашому попередньому аналізі і була вилучена з остаточних моделей.

Стіл в натуральну величину

Під час регресійного аналізу, що моделює вимірювання віку, КК, коригування сімейного анамнезу та дату народження, ми виявили, що білі діти мали КК на 12, 9 місяців раніше, ніж чорношкірі та латиноамериканські діти. Подібним чином, наша модель тестування віку ДНК дозволяє припустити, що білі діти проходили тестування на 24,5 місяців раніше, ніж чорні та іспаномовні. Рівень бідності в околицях не був значущим показником віку при вимірах КК чи тестуванні ДНК.

ОБГОВОРЕННЯ

Як і слід було очікувати, хлопчиків із сімейною історією ДБМД оцінювали та вимірювали рівні КК у молодшому віці, ніж хлопці без сімейної історії. Незважаючи на те, що все ще є важливим предиктором у моделюванні регресії, вплив позитивного сімейного анамнезу на вік при тестуванні ДНК значно зменшився. Батьки можуть побачити меншу користь від швидкого отримання ДНК-тесту хлопчика, якщо було встановлено, що інший член сім'ї має мутацію, що викликає хворобу. Страхувальники можуть також неохоче допускати тести підтвердження для хлопчиків, народжених у сім'ях з відомими мутаціями.

Хлопчиків, які народилися в районах з вищою бідністю, оцінювали в молодшому віці. Хоча масштаб ефекту був незначним, ця тенденція суперечить впливу, який градієнти бідності, як правило, мають на результати здоров'я. 29 У дослідженні, що вивчає вікові фактори на сімейному рівні в діагностиці розладів аутистичного спектру, Манделл та співавт. 30 виявили, що наслідки бідності не були лінійними: дітям у найбідніших сім'ях згодом діагностували як бідні чи заможні сім'ї. Однак ми не знайшли доказів нелінійних тенденцій у двовимірних графіках даних бідності та будь-яких змінних, що виникають в результаті.

Показники рівня бідності в околицях не лише замінюють інформацію про доходи на сімейному рівні, а скоріше фіксують поєднання індивідуальних та розподілених соціально-економічних ефектів. 31 Не виключено, що бідніші райони, швидше за все, матимуть доступ до ряду соціальних служб, які пильно стежать за розвитком дитини та підтримують більш раннє розпізнавання симптомів, що, в свою чергу, може призвести до більш ранньої оцінки. Можливо також, що люди з бідніших районів частіше застраховані на державному страхуванні. Сім'ї цієї групи можуть мати кращий доступ до ресурсів системи охорони здоров'я, ніж сім'ї, наближені до бідних, які не мають права на державну допомогу. 32-34

Расові та етнічні відмінності в процесі діагностики можуть бути пов’язані з кроками, які вживають батьки та постачальники після первинного оцінювання. Незважаючи на те, що різниця у віці/етнічній приналежності була очевидною у віці хлопців на початковому рівні, затримки вимірювання КК та тестування ДНК були поступово довшими, навіть після адаптації до інших соціально-демографічних характеристик. На сімейному рівні чорношкірі та латиноамериканці, ймовірно, будуть проводити тести на CK та ДНК через різні бар'єри у доступі та знаннях, а також культурні фактори між цими групами. Наприклад, Петерс та ін. 35 виявили, що чорношкірі менше знають діагностичних генетичних тестів. Сатер і Кірос 36 виявили, що темношкірі та латиноамериканці мали менше знань про генетичне тестування, менше довіри до лікаря та більше страху перед зловживанням генетичним тестуванням, ніж білі; та Zimmerman et al. 37 виявили, що темношкірі мають більше шансів, що генетичне тестування призведе до дискримінації.

Бар'єри, що сприяють збільшенню діагностичної затримки у чорношкірих та латиноамериканських дітей, також можуть бути на рівні лікаря та системи. Попередні дослідження показали, що пацієнти меншин, швидше за все, звертаються за допомогою до лікарень з низьким рівнем ефективності або з недостатнім фінансуванням 38; та Бах та ін. 39 виявили, що лікарі, які лікують негрів, рідше проходили сертифікацію на борту, і повідомили про більше перешкод для доступу, коли направляли своїх пацієнтів до лікарів-спеціалістів чи служб діагностики. Дані опитування батьків свідчать про те, що постачальники відсилають чорношкірих та латиноамериканських дітей до професіоналів рідше, ніж білі діти. 6 Доступ до медичного страхування також може стати перешкодою для населення меншин. Латиноамериканці та чорношкірі, напевно, застраховані так само, як білі 40, тому вони можуть не мати можливості оплатити дороге тестування ДНК. У випадку з іспаномовними іспаномовними, мовні труднощі також можуть зіграти свою роль. У домогосподарствах з основною мовою, відмінною від англійської, існують різні відмінності у стані здоров'я, доступності догляду та користування послугами. 41

Це дослідження має обмеження. По-перше, розподіл випадків чорного та латиноамериканського походження на MD STARnet значно варіюється залежно від місця розташування (x 2 = 23, 13, P = 0, 000). Арізона, Колорадо та Джорджія становлять 79% випадків захворювання на чорношкірих та іспаномовних. Отже, расові та етнічні відмінності, які є очевидними в наших регресійних моделях, можуть бути сплутані регіональними відмінностями у стандартах клінічної практики чи страхових договорах. Однак включення сайту до нашого дослідницького регресійного моделювання не збільшило пояснювальну силу моделей, і жоден окремий сайт не був значущим предиктором віку на жодному етапі діагностичного процесу.

По-друге, на наші моделі регресії припадає від 20 до 24% різниці у віці на конкретних етапах діагностики, що припускає, що інші фактори, крім описаних у цьому документі, також відіграють певну роль у затримці діагностики. На процес діагностики можуть впливати соціально-економічні характеристики, такі як страховий статус, міські сільські контрасти та доходи сім'ї. Оскільки база даних MD STARnet побудована на основі ретроспективних графіків, інформація про пацієнта щодо цих та інших потенційно важливих змінних була недоступною або була неякісною та не була придатною для включення.

ВИСНОВОК

Затримки в діагностиці ДБМД можуть призвести до негативних наслідків для пацієнтів та доглядачів, включаючи тривалу тривогу щодо причин інвалідності пацієнтів; непотрібне, дороге і іноді болісне діагностичне тестування та втрачені можливості для лікування, яке залежить від часу, такого як кортикостероїдна терапія. Ці негативні результати, ймовірно, будуть особливо гострими серед чорношкірих та латиноамериканських сімей, оскільки їхні діти стикаються з відносно більшими затримками діагностики, ніж білі тварини. Це популяційне дослідження припускає, що расові та етнічні відмінності виникають до першого клінічного зіткнення із симптомами, пов'язаними з ДБМД, і часто зберігаються протягом усього діагностичного процесу. Поліпшення діагностичних відмінностей у ДБМД вимагатиме від медичних працівників та систем охорони здоров’я виявлення всіх дітей, які виявляють симптоми ДБМД, з метою раннього вимірювання КК, раннього звернення до нервово-м’язових експертів та остаточного діагностичного тестування.