Rural African American Women and Breast Cancer: Social Determinants of Health Shape Ability to Conceptualize Health In the Arkansas Delta
Notice bibliographique
Résumé
We know that certain components including demographics, cultural background, lifestyle choices and lack of access to health care contribute strongly to health disparities in rural regions of the United States. This paper explores perceptions of health, the environment, and the relationships between them that impact health disparities in the Arkansas Delta. The social-ecological model provides a conceptual approach to relate social determinants to health disparities. Few US rural health community-based studies have utilized this approach, or engaged ecological theory to explore rural contexts. This exploratory study blended a community-based, qualitative approach with social-ecological theory, to identify potential social determinants of health that impact rural Arkansans. Methods: Qualitative data were gathered with (n=79) women, ranging in age from 18 to 84, who were residents of 3 rural Arkansas Delta communities. Respondents poignantly described issues that affect health disparities in their communities. Conclusions: The study identified potential social determinants of health at multiple ecological levels among rural African American women. It was the social determinants of health and the legacy of segregation, that impacted their ability to conceptualize health in the resource resisted environment. Keywords: African American women, focus groups, social determinants of health, community based participatory research, social ecological model
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».