Ecological Impacts of Structural Racism on Health Disparity Through Its Determinants and Mediating Factors: A Case Study on Low Birthweight in Three Race/Ethnicity Groups in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Health disparities among populations across geographic regions, demographic and socio-economic groups are well documented; however, ecological studies which visually demonstrate health disparities associated with structural racism among racialized populations are limited. The purpose of this study was to examine low birthweight (LBW) as a measurable indicator of disproportionate health impacts across three race/ethnicity groups-non-Hispanic Black, Hispanic and non-Hispanic White-in the United States (US) for visualizing ecological manifestation of this disparity attributed to structural racism. We begin by providing the contextual background of structural racism through a literature review, and then more specifically, we examine LBW as a selected health indicator characterized with a socio-biological pathway of structural racism via socio-economic and politico-legal determinants and associated mediating factors to health disparities, from which we synthesized a visualization model with the indicators of structural racism reported in the literature reviewed. To further visualize these impacts, publicly available US County Health Ranking data for LBW, at the county level in two US states, Tennessee and Ohio, were analyzed to uncover area-based ecological health outcome-LBW. Significant correlation and scatter plots provided evidence of LBW as a racially sensitive health indicator associated with impacts of structural racism. These findings were further notable through examination of socio-economic determinants (e.g., race/ethnicity, income, education, and employment) and environmental factors such as housing issues as well as other underlying health conditions. Our case study has opened a window for visualizing disparity across non-Hispanic Black, Hispanic, non-Hispanic White populations as demonstrated by the prevalence of LBW disparity through its determinants and mediating factors at the county level. Potentially important policy implications for reparative change are drawn through our study findings that are salutary and/or reductive for addressing impacts of structural racism. Further studies are needed to fully understand the comprehensive web of area-based ecological factors impacting various health outcomes through the impacts of structural racism.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».