Describing Intersectional Health Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intersectionality theoretical frameworks have been increasingly incorporated into quantitative research. A range of methods have been applied to describing outcomes and disparities across large numbers of intersections of social identities or positions, with limited evaluation. METHODS: Using data simulated to reflect plausible epidemiologic data scenarios, we evaluated methods for intercategorical intersectional analysis of continuous outcomes, including cross-classification, regression with interactions, multilevel analysis of individual heterogeneity (MAIHDA), and decision-tree methods (classification and regression trees [CART], conditional inference trees [CTree], random forest). The primary outcome was estimation accuracy of intersection-specific means. We applied each method to an illustrative example using National Health and Nutrition Examination Study (NHANES) systolic blood pressure data. RESULTS: When studying high-dimensional intersections at smaller sample sizes, MAIHDA, CTree, and random forest produced more accurate estimates. In large samples, all methods performed similarly except CART, which produced less accurate estimates. For variable selection, CART performed poorly across sample sizes, although random forest performed best. The NHANES example demonstrated that different methods resulted in meaningful differences in systolic blood pressure estimates, highlighting the importance of selecting appropriate methods. CONCLUSIONS: This study evaluates some of a growing toolbox of methods for describing intersectional health outcomes and disparities. We identified more accurate methods for estimating outcomes for high-dimensional intersections across different sample sizes. As estimation is rarely the only objective for epidemiologists, we highlight different outputs each method creates, and suggest the sequential pairing of methods as a strategy for overcoming certain technical challenges.
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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 | 0,024 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».