Allostatic Load Patterns by U.S. Citizenship Status and Length of U.S. Residency Among Adults, 2009–2018
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Emerging research has documented that having a non-citizen status (e.g., temporary visa, undocumented) induces stress and, as a result, has adverse impacts on health. It is unclear whether chronic stress differs by citizenship status and length of U.S. residency using clinical biomarkers. The objective of this study was to examine allostatic load (or cumulative stress) by citizenship status and length of U.S. residency among U.S. adults. Methods: The study sample included 27,705 adult respondents (aged ≥20 years) from the 2009-2018 National Health and Nutrition Examination Surveys. Multivariable Poisson regression models were estimated with U.S. citizenship status (U.S.-born citizens, naturalized citizens, noncitizens) and U.S. residency (shorter: <15 years, longer: ≥15 years) on allostatic load. Allostatic load was defined with summative scores of 10 biomarkers (systolic blood pressure, diastolic blood pressure, high-density lipoprotein, total cholesterol, HbA1c, BMI, albumin, estimated glomerular filtration rate, white blood cell count, and asthma). Results: Naturalized citizens with shorter U.S. residency (females only) and noncitizens with shorter U.S. residency had lower allostatic load than U.S.-born citizens. Naturalized citizens with longer U.S. residency had greater allostatic load than naturalized citizens with shorter U.S. residency (females only). Noncitizens with longer U.S. residency had higher allostatic load than both noncitizens with shorter U.S. residency and naturalized citizens with shorter U.S. residency (females only). Conclusions: This study demonstrates nuanced impacts on allostatic load by citizenship status and length of U.S. residency, with differences by sex. The findings infer that citizenship status contributes to health inequities among immigrants, with greater attention needed to unpack citizenship-stress mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».