The Legacy of Chattel Slavery and Its Association with Prostate Cancer Incidences in the Southeastern United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Present-day disparities in prostate cancer outcomes are a direct result of major historical events, such as chattel slavery. Few studies have evaluated the association between the legacy of historical racism and prostate cancer, a disease with a wide health disparity globally. In this study, we assess the relationship between county-level historical chattel slavery in 1860 and prostate cancer incidences in 2018 among Black and White individuals. METHODS: Prostate cancer incidences, socioeconomic variables, and 1860 slave data were all obtained from publicly available datasets. Our primary exposure was county-level density of enslaved people in 1860. Our primary dependent variable was prostate cancer incidence per 100,000. We used Poisson log-linear regression models to estimate the difference in county-level cancer counts per 10% increase in enslaved individuals in a county, adjusting for age and numerous social determinants of health. RESULTS: County-level density of enslaved people correlated with various present-day social determinants of health. In our multivariable adjusted model, increased county-level enslaved populations in 1860 were independently associated with a significant increase in 2018 county-level prostate cancer incidences for both White and Black individuals. CONCLUSIONS: Our results indicate that the presence of county-level chattel slavery was significantly associated with poorer present-day social determinants of health and increased prostate cancer incidences, regardless of race. IMPACT: Addressing health inequities requires the acknowledgment of the role historical chattel slavery plays in health disparities affecting marginalized and low socioeconomic communities in America.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».