Racial Disparities in Mortality Among American Film Celebrities: A Wikipedia-Based Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the United States, well-documented racial disparities in health outcomes are frequently attributed to racial bias and socioeconomic inequalities. However, it remains unknown whether racial disparities in mortality persist among those with higher socioeconomic status (SES) and occupational prestige. OBJECTIVE: As the celebrity population is generally characterized by high levels of SES and occupational prestige, this study aimed to examine survival differences between black and white film celebrities. METHODS: Using a Web-based, open-source encyclopedia (ie, Wikipedia), data for 5829 entries of randomly selected American film actors and actresses born between 1900 and 2000 were extracted. A Kaplan-Meier survival curve was conducted using 4356 entries to compare the difference in survival by race. A Cox semiparametric regression analysis examined whether adjusting for year of birth, gender, and cause of death influenced differences in survival by race. RESULTS: Most celebrities were non-Hispanic white (3847/4352, 88.4%), male (3565/4352, 81.9%), and born in the United States (4187/4352, 96.2%). Mean age at death for black celebrities (64.1; 95% CI 60.6-67.5 years) was 6.4 years shorter than that for white celebrities (70.5; 95% CI 69.6-71.4 years; P<.001). Black celebrities had a faster all-cause mortality rate using Kaplan-Meier survival function estimates and a log-rank test. However, in a Cox semiparametric regression, there was no longer a significant difference in survival times between black and white celebrities (hazard ratio 1.07; 95% CI 0.87-1.31). CONCLUSIONS: There is some evidence that racial disparities in all-cause mortality may persist at higher levels of SES, but this association was no longer significant in adjusted analyses. Further research is needed to examine if racial disparities in mortality are diminished at higher levels of SES among more representative populations.
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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 | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».