Summarizing Social Disparities in Health
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Reporting on health disparities is fundamental for meeting the goal of reducing health disparities. One often overlooked challenge is determining the best way to report those disparities associated with multiple attributes such as income, education, sex, and race/ethnicity. This article proposes an analytical approach to summarizing social disparities in health, and we demonstrate its empirical application by comparing the degrees and patterns of health disparities in all fifty states and the District of Columbia (DC). METHODS: We used the 2009 American Community Survey, and our measure of health was functional limitation. For each state and DC, we calculated the overall disparity and attribute-specific disparities for income, education, sex, and race/ethnicity in functional limitation. Along with the state rankings of these health disparities, we developed health disparity profiles according to the attribute making the largest contribution to overall disparity in each state. FINDINGS: Our results show a general lack of consistency in the rankings of overall and attribute-specific disparities in functional limitation across the states. Wyoming has the smallest overall disparity and West Virginia the largest. In each of the four attribute-specific health disparity rankings, however, most of the best- and worst-performing states in regard to overall health disparity are not consistently good or bad. Our analysis suggests the following three disparity profiles across states: (1) the largest contribution from race/ethnicity (thirty-four states), (2) roughly equal contributions of race/ethnicity and socioeconomic factor(s) (ten states), and (3) the largest contribution from socioeconomic factor(s) (seven states). CONCLUSIONS: Our proposed approach offers policy-relevant health disparity information in a comparable and interpretable manner, and currently publicly available data support its application. We hope this approach will spark discussion regarding how best to systematically track health disparities across communities or within a community over time in relation to the health disparity goal of Healthy People 2020.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».