Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The relationship between health status and Hispanic ethnicities, language, and nativity is poorly understood, due to the limitations and conflicting findings of previous studies. OBJECTIVES: To examine the effects of language and nativity on health status in Hispanic ethnic subgroups and non-Hispanic whites (whites). RESEARCH DESIGN: Cross-sectional analyses of data from the 1998-2004 National Health Interview Survey linked to the 1999-2005 Medical Expenditure Panel Survey. Health status was regressed on race/ethnicity, interview language, and nativity, with adjustment for demographic and socioeconomic variables. SUBJECTS: A total of 16,489 Hispanics (13,522 Mexicans, 778 Cubans, 1360 Puerto Ricans, and 829 Dominicans) and 45,422 whites. MEASURES: SF-12 mental (MCS-12) and physical (PCS-12) component summary scores. RESULTS: In adjusted analyses, Mexicans had significantly higher MCS-12 scores than other Hispanics and whites, with the largest advantage noted for Spanish-speaking Mexicans. Ethnic origin * nativity interaction effects were significant for both MCS-12 [adjusted Wald test, F (3236) = 7.27, P = 0.0001] and PCS-12 [F (3236) = 4.75, P = 0.0031]. Continental US-born Mexicans had worse mental and physical health status than non-US-born Mexicans. By contrast, continental US birth was associated with better mental health status for Cubans and Dominicans, and better physical health status for Puerto Ricans. CONCLUSIONS: Complex interactions exist among language, nativity, ethnicity, and health status among Hispanics. Mexicans have better health status than whites and other Hispanics, and the moderating effects of nativity and language differ for Mexicans compared with other Hispanics. Future research should approach Hispanics as a diverse grouping rather than a monolithic entity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».