Social Determinants of Health and Racial Disparities in Lung Function: Findings from the National Health and Nutrition Examination Survey, 2007–2012
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale We hypothesized that the disproportionate impact of social determinants of health (SDoH) captured in survey data could help explain a larger proportion of racial gaps in lung function than previously reported. Objective To estimate the contribution of SDoH to racial gaps in lung function. Methods We defined a series of nested, increasingly healthy reference populations using data from the National Health and Nutrition Examination Survey, 2007–2012. Starting with nonsmokers without respiratory symptoms or diagnoses, we sequentially excluded those with confirmed occupational exposure to dust and/or fumes, physical inactivity, maternal or secondhand tobacco use, obesity, no home ownership, no insurance, lower education, and self-reported unhealthy diet. Across successive populations, we compared average age-, sex-, and height-adjusted differences in FEV1 and FVC between racial and ethnic minority groups and non-Hispanic White participants for adults (aged ≥20 yr) and children (aged 6–19 yr). Measurements and Main Results In successively healthier reference populations, the proportion of represented participants declined for non-Hispanic Black, Mexican American, and other Hispanic participants; increased for non-Hispanic White participants; and remained stable for non-Hispanic Asian participants. At baseline, adjusted FEV1 and FVC were similar for Mexican American and non-Hispanic White American participants but lower for other racial and ethnic minority groups. After excluding individuals with unfavorable SDoH, racial disparities in FEV1 and FVC decreased for non-Hispanic Black children (24.8% and 26.2%) and adults (26.3% and 19.4%), other Hispanic children (15.2% and 19.3%) and adults (85.9% and 12.4%), and non-Hispanic Asian children (6.6% and 12.5%), but they increased for non-Hispanic Asian adults (14.1% and 11.1%). Conclusions Unfavorable SDoH disproportionately affected non-Hispanic Black, Mexican American, and other Hispanic populations and explained a higher proportion of racial disparities in lung function than previously reported.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».