Beyond Black vs White: Racial/Ethnic Disparities in Chronic Pain including Hispanic, Asian, Native American, and Multiracial U.S. Adults
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Previous literature on race/ethnicity and pain has rarely included all major U.S. racial groups or examined the sensitivity of findings to different pain operationalizations. Using data from the 2010-2018 National Health Interview Surveys on adults 18+ (N=273,972), we calculate the weighted prevalence of six definitions of pain to provide a detailed description of chronic pain in White, Black, Hispanic, Asian, Native American, and multiracial groups. We also estimate logistic models to obtain relative disparities, including net of demographic and socioeconomic (SES) factors; finally, we calculate average predicted probabilities to show prevalence disparities in absolute terms. We find that Asian Americans have the lowest pain prevalence across all pain definitions or model specifications. In contrast, Native American and multiracial adults have the highest pain prevalence. This pain excess is due to the lower SES among Native Americans but remains significant and unexplained among multiracial adults. Whites, Blacks, and Hispanics fall in between. In this trio, Hispanics have the lowest prevalence, an advantage not attributable to immigrant status or SES. While most prior research focused on Black-White comparisons, these two groups differ relatively little. Blacks report lower prevalence of less severe pain definitions than Whites, but higher prevalence of severe pain. Net of SES, however, Blacks have significantly lower pain across all definitions. Overall, racial disparities are larger than previously recognized once all major racial groups are included, and these disparities are largely consistent across different operationalizations of pain.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».