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Enregistrement W3035588976 · doi:10.1093/eurheartj/ehaa488

COVID-19 and Katrina: recalcitrant racial disparities

2020· article· en· W3035588976 sur OpenAlexafffundabout
Harriette G.C. Van Spall, Clyde W. Yancy, Keith C. Ferdinand

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensImpactMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcMaster University
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakHurricane katrinaSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BetacoronavirusPandemicCoronavirus InfectionsMedical emergencyIntensive care medicineVirologyEnvironmental healthNatural disasterInternal medicineOutbreakDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2005, Hurricane Katrina inflicted a devastating blow on New Orleans, Louisiana, USA. This natural disaster decimated neighbourhoods and led to the deaths of >1500 residents, disproportionately impacting black Americans. Exacting an unprecedented toll on life and property, Katrina exposed the deep socioeconomic divide impacting Blacks and laid bare the vulnerability and fragility in lower socioeconomic communities. Change did emanate from Katrina, but the root causes that fuelled the disparate outcomes remained. Those social determinants of health—poverty, housing density, high crime neighbourhoods, less than ideal schools, and poor access to healthy foods—left Louisiana ill equipped to deal with subsequent crises, including the current COVID-19 pandemic. Now, the COVID-19 pandemic is shedding an even brighter light on the recalcitrant healthcare disparities in the USA, where infection rates in predominantly Black counties are three-fold that of predominantly White counties.1 Mortality rates are disheartening, particularly in the Southern states. In Louisiana, Blacks represent about a third of the population but account for half of the infections and two-thirds of COVID-related deaths.1 Across the USA, the increased risk of death for Blacks with COVID-19 varies from two-fold to six-fold higher than Whites (Figure 1). Once again, a crisis has exposed deep racial disparities. This exquisitely high burden of disease is halting and requires further explanation. COVID-19 deaths per 100 000 people of each group by race and ethnicity in the USA, reported through 11 May 2020. Includes data from Washington, DC, and the 39 states of Alabama, Alaska, Arizona, Arkansas, California, Colorado, Connecticut, Delaware, Florida, Georgia, Idaho, Illinois, Indiana, Iowa, Kansas, Kentucky, Louisiana, Maryland, Massachusetts, Michigan, Minnesota, Mississippi, Missouri, New Hampshire, New Jersey, New York, North Carolina, Ohio, Oklahoma, Oregon, Pennsylvania, Rhode Island, South Carolina, Tennessee, Texas, Vermont, Virginia, Washington, and Wisconsin. Data from the American Public Media Research Lab.13 The higher risk of death is not yet fully resolved and must be adjusted for known comorbidities; indeed some of the mortality difference is attributable to well-described cardio-metabolic risk factors in Blacks.2 Relative to non-Hispanic Whites, Blacks have a higher prevalence of hypertension, obesity, diabetes, and cardiovascular disease, all of which are associated with increased COVID-19 mortality.2,3 The Southern states in the USA represent the epicentre for this increased burden of cardiovascular risk, and the COVID-19-related mortality of black Americans has been disproportionately high in these states (Figure 2). Percentage of COVID-19 deaths and population of black Americans, through to 27 April 2020 in the USA. Includes data from Washington, DC and 36 states. Sorted from most under-represented to most over-represented. Data from the American Public Media Research Lab.14 However, the race-based differences in comorbidities alone do not account for the increased mortality risk in Blacks. The totality of the risk of death is inextricably linked with the social determinants of health. Even the baseline differences in cardio-metabolic risk are partly socioeconomic, driven by poverty, neighbourhood deprivation, poor nutrition, suboptimal health literacy, and unequal access to preventive healthcare2 (Figures 3 and 4). These relevant comorbidities are ostensibly preventable and require not only evidence-based medical therapy and lifestyle change, but also higher level interventions that address the social determinants of health. Racial inequities in the social determinants of health, Orleans Parish, Louisiana. Data from The Data Center, New Orleans, LA, USA.15 *Annual living wage for 1 adult 1 child in New Orleans is US$47 611. These data represent households earning

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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