Caribbean Women Face Higher Obesity and Diabetes Amid Socioeconomic Struggles
Notice bibliographique
Résumé
Background Women in the Caribbean region experience significant health disparities shaped by intersecting medical and socioeconomic challenges. High rates of obesity, diabetes, and maternal mortality have been observed alongside persistent inequalities in development, employment, and food access. This study aimed to assess gender-based disparities in obesity, diabetes, reproductive health, and socioeconomic conditions across Caribbean countries, comparing outcomes to North America to identify structural drivers of women's health inequities. Methods We analyzed regional and gender-based trends in health and social outcomes across up to 30 Caribbean countries. Publicly available data from 2019 to 2022 were compiled to assess noncommunicable disease prevalence, reproductive health indicators, and key economic metrics. Caribbean nations were compared to the United States and Canada to contextualize findings. Results Women in the Caribbean had higher obesity prevalence and a greater proportion of diabetes-related deaths compared to men. The region also reported elevated maternal and infant mortality, lower inequality-adjusted development scores, and wider gender gaps in unemployment. Food insecurity affected more than 40% of the population in several countries. Adolescent fertility and mortality rates were also higher in the Caribbean than in North America. Multivariate analyses revealed strong associations between chronic disease outcomes and structural indicators such as healthcare access and economic inequality. Conclusion Caribbean women face compounding health risks driven by overlapping medical, economic, and social vulnerabilities. These disparities highlight the need for coordinated regional strategies that go beyond behavioral health to address the broader structural determinants of health and gender equity.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».