Regional variation in Black infant mortality: The contribution of contextual factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Compared to other racial/ethnic groups, infant mortality rates (IMR) are persistently highestamong Black infants in the United States, yet there is considerable regional variation. We examined state and county-level contextual factors that may explain regional differences in Black IMR and identified potential strategies for improvement. METHODS AND FINDINGS: Black infant mortality data are from the Linked Birth/Infant Death files for 2009-2011. State and county contextual factors within social, economic, environmental, and health domains were compiled from various Census databases, the Food Environment Atlas, and the Area Health Resource File. Region was defined by the nine Census Divisions. We examined contextual associations with Black IMR using aggregated county-level Poisson regression with standard errors adjusted for clustering by state. Overall, Black IMR varied 1.5-fold across regions, ranging from 8.78 per 1,000 in New England to 13.77 per 1,000 in the Midwest. In adjusted models, the following factors were protective for Black IMR: higher state-level Black-White marriage rate (rate ratio (RR) per standard deviation (SD) increase = 0.81, 95% confidence interval (CI):0.70-0.95), higher state maternal and child health budget per capita (RR per SD = 0.96, 95% CI:0.92-0.99), and higher county-level Black index of concentration at the extremes (RR per SD = 0.85, 95% CI:0.81-0.90). Modeled variables accounted for 35% of the regional variation in Black IMR. CONCLUSIONS: These findings are broadly supportive of ongoing public policy efforts to enhance social integration across races, support health and social welfare program spending, and improve economic prosperity. Although contextual factors accounted for about a third of regional variation, further research is needed to more fully understand regional variation in Black IMR disparities.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».