Decomposition Analysis of Black–White Disparities in Birth Outcomes: The Relative Contribution of Air Pollution and Social Factors in California
Notice bibliographique
Résumé
Background: Racial/ethnic disparities in preterm birth (PTB) are well documented in the epidemiological literature, but little is known about the relative contribution of different social and environmental determinants of such disparities in birth outcome. Furthermore, increased focus has recently turned toward modifiable aspects of the environment, including physical characteristics, such as neighborhood air pollution, to reduce disparities in birth outcomes. Objectives: To apply decomposition methods to understand disparities in preterm birth (PTB) prevalence between births of non-Hispanic black individuals and births of non-Hispanic white individuals in California, according to individual demographics, neighborhood socioeconomic environment, and neighborhood air pollution. Methods: We used all live singleton births in California spanning 2005 to 2010 and estimated PTBs and other adverse birth outcomes for infants borne by non-Hispanic black mothers and white mothers. To compare individual-level, neighborhood-level, and air pollution [Particulate Matter, 2.5 micrometers or less (PM2.5) and nitrogen dioxide (NO2)] predictors, we conducted a nonlinear extension of the Blinder–Oaxaca method to decompose racial/ethnic disparities in PTB. Results: The predicted differences in probability of PTB between black and white infants was 0.056 (95% CI: 0.054, 0.058). All included predictors explained 37.8% of the black–white disparity. Overall, individual (17.5% for PTB) and neighborhood-level variables (16.1% for PTB) explained a greater proportion of the black–white difference in birth outcomes than air pollution (5.7% for PTB). Conclusions: Our results suggest that, although the role of individual and neighborhood factors remains prevailing in explaining black–white differences in birth outcomes, the individual contribution of PM2.5 is comparable in magnitude to any single individual- or neighborhood-level factor. https://doi.org/10.1289/EHP490
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».