Using Decomposition Analysis to Identify Modifiable Racial Disparities in the Distribution of Blood Pressure in the United States
Notice bibliographique
Résumé
To lower the prevalence of hypertension and racial disparities in hypertension, public health agencies have attempted to reduce modifiable risk factors for high blood pressure, such as excess sodium intake or high body mass index. In the present study, we used decomposition methods to identify how population-level reductions in key risk factors for hypertension could reshape entire population distributions of blood pressure and associated disparities among racial/ethnic groups. We compared blood pressure distributions among non-Hispanic white, non-Hispanic black, and Mexican-American persons using data from the US National Health and Nutrition Examination Survey (2003-2010). When using standard adjusted logistic regression analysis, we found that differences in body mass index were the only significant explanatory correlate to racial disparities in blood pressure. By contrast, our decomposition approach provided more nuanced revelations; we found that disparities in hypertension related to tobacco use might be masked by differences in body mass index that significantly increase the disparities between black and white participants. Analysis of disparities between white and Mexican-American participants also reveal hidden relationships between tobacco use, body mass index, and blood pressure. Decomposition offers an approach to understand how modifying risk factors might alter population-level health disparities in overall outcome distributions that can be obscured by standard regression analyses.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».