Discrepancies Between Observed and Self-Classified Race in Spirometry Interpretation: Insights from the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
Background: An underexplored issue with race-specific lung function reference equations is the inaccuracies in collecting race data. We evaluated disproportionate impact of these inaccuracies on visible minorities. Methods: Using 2011-2021 data from the Canadian Longitudinal Study on Aging, we compared patients’ self-classified race with race observed by spirometry lab technicians and evaluated impacts of racial misclassification on FEV1 Z-scores calculated with GLI-2012 equations. We used survey logistic regression to study the association between self-classified race and racial misclassification, controlling for age, sex, province, and social standing. Results: Among 21,319 individuals with high-quality spirometry, self-classified and observed race varied in 1% of White participants, while it ranged from 19% to 77% among visible minority groups (Figure 1) with differential impact on FEV1 Z-scores (Figure 2). Conclusions: Racial misclassifications can make race-specific reference equations disproportionately less accurate for many visible minority groups. erj;66/suppl_69/PA3720/F1 F1 F1 erj;66/suppl_69/PA3720/F2 F2 F2
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».