Health differences between Black and White Canadians: Revisiting Lebrun and LaVeist (2011, 2013)
Bibliographic record
Abstract
In an article previously published in Canadian Ethnic Studies , Lebrun and LaVeist (2013) analyzed pooled data from four cycles of the Canadian Community Health Survey (CCHS) to find that native-born Black Canadians tend to report comparable or better health outcomes than native-born White Canadians. We suggest that several problematical modelling decisions led to a misrepresentation of Black-White health inequalities among native-born Canadians. Attending to these issues in an expanded dataset comprised of eight cycles of the CCHS, we find that, in comparison with native-born White Canadians, native-born Black Canadians are less likely to report being a current or former smoker but more likely to be overweight or obese and to report fair or poor self-rated health, hypertension and diabetes. We do not find statistically significant differences between native-born Black and White Canadians in self-reported asthma, heart disease and cancer. We also find that socioeconomic status plays a role in explaining Black-White inequalities in self-rated health and diabetes in particular. In summary, our analysis indicates that, prior to controlling for potential explanatory factors, native-born Black Canadians tend to report comparable or worse health outcomes than native-born White Canadians. Dans un article publié précédemment dans Canadian Ethnic Studies ( Études ethniques au Canada ), Lebrun et LaVeist (2013) ont analysé des données collectées de quatre cycles de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) pour établir que les Canadiens noirs de souche tendent à présenter des résultats cliniques comparables ou meilleurs que les Canadiens blancs de souche. Nous établissons que plusieurs décisions de modélisation problématiques ont conduit à une mauvaise représentation des inégalités cliniques entre les Noirs et les Blancs parmi les Canadiens de souche. En nous penchant sur ces questions dans un ensemble de données élargi comprenant huit cycles de l’ESCC, nous nous rendons compte que, comparativement aux Canadiens blancs de souche, les Canadiens noirs de souche sont moins susceptibles de se déclarer comme des fumeurs actuels ou anciens. Cependant, ils sont plus susceptibles d’être en surpoids ou obèses et de présenter un bon ou mauvais état de santé auto-évalué, l’hypertension et le diabète. Nous ne trouvons pas d’importantes différences au plan statistique entre les Canadiens noirs et les Canadiens blancs de souche en ce qui concerne l’asthme auto-évalué, les maladies cardiaques et le cancer. Nous nous rendons également compte que le statut socioé-conomique joue un rôle dans l’explication des inégalités entre les Noirs et les Blancs en ce qui concerne la santé auto-évaluée et le diabète en particulier. En résumé, notre analyse indique qu’avant le contrôle des facteurs explicatifs potentiels, les Canadiens noirs de souche tendent à présenter des résultats cliniques comparables ou pires comparativement aux Canadiens blancs de souche.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".