The Changing Character of the Black–White Infant Mortality Gap, 1983–2004
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We examined how changes in demographic, geographic, and childbearing risk factors were related to changes in the Black-White infant mortality rate (IMR) gap over 2 decades. METHODS: Using 1983-2004 Vital Statistics, we applied inverse probability weighting methods to examine the relationship between risk factors and 3 outcomes: the overall IMR gap, its birth weight component, and its conditional (on birth weight) IMR component. RESULTS: The unexplained IMR gap (the part not related to observed risk factors) was stable, changing from 5.0 to 5.3 deaths per 1000 live births. By contrast, the explained gap declined from 4.6 to 1.9. The decline in the explained gap was driven by the changing relationship between risk factors and IMR. Further analysis revealed that most of the unexplained gap occurred among infants weighing less than 1000 grams at birth, whereas most of the explained gap occurred among infants weighing more than 1000 grams. CONCLUSIONS: The unexplained gap was stable over the last 2 decades, but the explained gap declined markedly. If the stability of the unexplained gap continues, even complete convergence of risk factors would reduce the Black-White IMR gap by only one quarter.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».