Racial/ethnic disparities in exposure to COVID-19, susceptibility to COVID-19 and access to health care - findings from a U.S. national cohort
Notice bibliographique
Résumé
We examined the influence of racial/ethnic differences in socioeconomic position on COVID-19 seroconversion and hospitalization within a community-based prospective cohort enrolled in March 2020 and followed through October 2021 (N=6740). The ability to social distance as a measure of exposure to COVID-19, susceptibility to COVID-19 complications, and access to healthcare varied by race/ethnicity with non-white participants having more exposure risk and more difficulty with healthcare access than white participants. Participants with more (versus less) exposure had greater odds of seroconversion (aOR:1.64, 95% Confidence Interval [CI] 1.18-2.29). Participants with more susceptibility and more barriers to healthcare had greater odds of hospitalization (respective aOR:2.36; 1.90-2.96 and 2.31; 1.69-2.68). Race/ethnicity positively modified the association between susceptibility and hospitalization (aORnon-White:2.79, 2.06-3.78). Findings may explain the disproportionate burden of COVID-19 infections and complications among Hispanic and non-Hispanic Black persons. Primary and secondary prevention efforts should address disparities in exposure, COVID-19 vaccination, and treatment.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».