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黑人退伍军人对军事行政分离中种族差异的见解
军队服役为退伍军人提供了一条通往中产阶级的道路，为退伍军人提供了福利，包括医疗保健和服役期间残疾的补偿。由国防部在退役时指定的军事服务定性，可以决定退伍军人是否有资格享受福利。黑人服役人员获得非光荣退役而不是光荣退役的可能性比白人服役人员高出 50%，导致他们无法享受旨在促进重返平民生活和防止贫困的福利。然而，国防部几乎没有为黑人退伍军人提供任何有意义的补救措施来纠正非光荣退役，而是在假定服役人员自己的不当行为导致这些退役的情况下行事。本研究分析了对黑人退伍军人的 26 次半结构化访谈，以深入了解他们的服役经历以及他们如何概念化军事解散中种族差异的原因。该研究揭示了军队中结构性种族主义的持续机制。参与者 (1) 认为军队反映了种族化的平民社会，而不是种族中立的精英统治，(2) 强调适应和遵守白人文化规范的能力是成功的关键，(3) 讲述了种族骚扰的明显事例，(4) 描述了缺乏有关行政分离过程的准确信息。参与者在军队中遭遇种族主义的经历表明，仅凭军人的行为并不能解释“不良文件”退伍的统计种族差异，并表明需要为黑人退伍军人提供更好的途径来纠正他们的退伍身份。
STEM、医疗保健副学士学位可助您摆脱贫困，但研究发现成功率存在巨大差异
波士顿华人摄影协会的领导人表示，协会不只是帮助人们拍出更好的照片。该协会还致力于将业余爱好转变为终身的艺术表达形式。“有些人很感兴趣，但不知道如何拍摄，”波士顿华人摄影协会主席 April Chai 在最近接受《Sampan》采访时说。“有时我们会从帮助他们选择相机开始，一步一步地指导他们。许多新成员很快就赢得了奖项，这对老成员来说非常令人欣慰。”该摄影协会由志愿者运营，他们在不做日常工作的时候管理该协会。在过去十年中，该协会在业余爱好者和摄影爱好者中培养了摄影艺术。该协会最近获得了亚洲社区基金会的一笔小额资助，以帮助其进一步发展并为其成员提供服务。许多成员，比如 Chai，都在职业之外追求摄影爱好——并发现这是回馈社区的一种方式。例如，柴的职业是医生，但热爱自然和野生动物摄影。她最初与波士顿摄影师联系，
糖尿病和久坐行为的差异
糖尿病在农村人群中更为普遍，由于需要终身护理，管理这种病特别具有挑战性。9,10个证据表明，各个国家的农村居民之间的糖尿病控制和结果差异很大。11-13农村和城市居民之间的这些医疗保健差异已得到充分记录。研究表明，在农村地区，获得护理的机会通常受到限制，而农村居民可能会比城市环境中的糖尿病死亡率更高。已知各种社会决定因素，例如卫生设施的长期距离，无法获得专业护理，锻炼机构，互联网和有效的电信，会影响农村环境中的糖尿病管理。因此，生活在农村地区，不仅会阻碍医疗保健访问，还可以
odonata的多样性，印度南部的库鲁瓦群岛，有关于迪斯皮拉拉顶端的生态的注释（弗雷泽，1924年）（odonata：platcnemidee）= div>> div>
摘要。Wayanad的Kuruva群岛的多种多样性是印度南部的西高止生物多样性热点的一部分，使用了样带数量研究了一年。总共记录了59种，其中7种是西高止山脉特有的。草药覆盖，灌木覆盖物，开放空间，水温，空气温度以及复合水化学变量，其中包括电导率，TDS和盐度，成为Odonata多样性的最重要预测因子。在岛屿中，地方性和脆弱的disproneura apicalis（Fraser，1924）的分布受到特定植物物种的影响，这些植物充当其栖息地和卵形位点。建议参观库鲁瓦群岛的游客对这个地方的重要性敏感。高度限制的D. Apicalis可以成为旗舰物种，以保护这个独特的生态系统。
美国动脉粥样硬化性心血管疾病患者流感疫苗接种的种族和地理差异：在 COVID-19 环境下再次凸显其重要性
a 美国德克萨斯州休斯顿贝勒医学院医学系心脏病学科 b 美国德克萨斯州休斯顿迈克尔·E·德贝基退伍军人医疗中心心脏病学科 c 美国德克萨斯州休斯顿休斯顿卫理公会医院德贝基心血管中心心脏病学科心血管预防与健康分部 d 美国德克萨斯州休斯顿卫理公会研究所成果研究中心 e 美国德克萨斯州休斯顿迈克尔·E·德贝基 VA 医疗中心卫生服务研究与发展质量、有效性和安全创新中心卫生政策、质量与信息学计划 f 美国德克萨斯州休斯顿霍尔科姆大道 2002 号贝勒医学院医学系卫生服务研究科 g 美国德克萨斯州休斯顿贝勒医学院医学系心血管研究科
2023 年差距研究报告
布朗先生拥有超过 25 年的多元化包容性经验；熟悉休斯顿当地建筑要求；透彻理解 49 CFR 第 26 部分，并了解当地法令，这使得 BWA 能够开发行业最佳实践服务。
阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的农村城市差异：范围评论
结果：62篇文章符合数据提取和合成的资格标准。大多数文章在2010年以后发表（90.3％），并集中在美国，中国和加拿大（64.5％）。大多数具有横断面（59.7％）或队列研究设计（24.2％），主要检查患病率（40.3％）或发病率（11.3％）。发现通常表明农村地区的患病率和发病率较高，尽管发现了不一致的城市分类系统。常见的风险因素包括女性，较低的教育水平，较低的收入以及糖尿病和脑血管疾病等合并症。环境（12.9％）和ADRD的生活方式（14.5％）的探索较少。所使用的统计方法主要是传统分析（例如逻辑回归），并且缺乏高级技术，例如机器学习或因果推理方法。
数据快照：医疗保险受益人年度流感疫苗接种差异
除少数例外，每个 6 个月及以上的成年人都应在每个季节接种流感疫苗。接种疫苗预防流感对于患严重流感并发症风险较高的人群尤其重要。多年来，人们认识到 65 岁及以上的人与年轻健康的成年人相比，患流感严重并发症的风险更高。2 部分原因是随着年龄的增长，人类的免疫防御能力会变弱。虽然流感季节的严重程度各不相同，但在大多数季节，65 岁及以上的人承受着严重流感疾病的最大负担。例如，近年来，据估计，约 70% 至 85% 的季节性流感相关死亡发生在 65 岁及以上的人群中，50% 至 70% 的季节性流感相关住院发生在这个年龄段的人群中。因此，流感对 65 岁及以上的人来说通常非常严重。3
Medicare费用的镰状细胞疾病差异 -
CMS发布了有关SCD患病率的数据，并报告了Medicare FFS参与者以及Medicaid和Chip的人中的患病率。在2023年，CMS启动了镰状细胞疾病动作计划，概述了消除障碍，减少健康差异并改善SCD患者的健康状况的努力。行动计划侧重于四个关键领域：（1）扩大覆盖范围和访问； （2）提高质量和护理的连续性； （3）提高公平和参与； （4）检查数据和分析。自愿模型的细胞和基因疗法（CGT）访问模型旨在增加患有罕见和严重疾病的医疗补助人员的潜在转化治疗。最初，该模型将重点介绍用于SCD患者的基因治疗。参加医疗补助药物折扣计划（MDRP）的所有州和美国领土都有资格申请参加该模型。
心脏疾病预测的机器学习算法中基于性别的性能差异：探索性研究
背景：人工智能中的偏见引起了人们的关注，算法表现不平等在整个刑事司法，教育和福利服务领域都被暴露出来。在医疗保健中，跨人群群体的算法不平等的性能可能会扩大健康不平等。 目的：在这里，我们识别和表征心脏病学算法中的偏见，专门研究用于管理心力衰竭的算法。 方法：第1阶段涉及与心脏机器学习（ML）算法有关的PubMed和Web Science的文献搜索。 评估了建立ML模型以预测心脏病的论文，以评估其对模型性能中人口偏见的关注，并保留了开源数据集以进行调查。 确定了两个开源数据集：（1）加利福尼亚大学尔湾分校心力衰竭数据集和（2）加利福尼亚大学欧文分校冠状动脉疾病数据集。 我们复制了已报告这些数据集的现有算法，对它们进行了对算法性能的性偏见进行了测试，并评估了一系列补救技术，以减少不平等的功效。 由于诊断不足和缺失的治疗机会的临床意义，特别注意假阴性率（FNR）。 结果：在第1阶段，我们的文献搜索返回了127篇论文，有60条符合完整审查的标准，只有3篇论文强调了算法性能的性别差异。 在报告性别的论文中，数据集中女性患者的代表性不足。在医疗保健中，跨人群群体的算法不平等的性能可能会扩大健康不平等。目的：在这里，我们识别和表征心脏病学算法中的偏见，专门研究用于管理心力衰竭的算法。方法：第1阶段涉及与心脏机器学习（ML）算法有关的PubMed和Web Science的文献搜索。评估了建立ML模型以预测心脏病的论文，以评估其对模型性能中人口偏见的关注，并保留了开源数据集以进行调查。确定了两个开源数据集：（1）加利福尼亚大学尔湾分校心力衰竭数据集和（2）加利福尼亚大学欧文分校冠状动脉疾病数据集。我们复制了已报告这些数据集的现有算法，对它们进行了对算法性能的性偏见进行了测试，并评估了一系列补救技术，以减少不平等的功效。由于诊断不足和缺失的治疗机会的临床意义，特别注意假阴性率（FNR）。结果：在第1阶段，我们的文献搜索返回了127篇论文，有60条符合完整审查的标准，只有3篇论文强调了算法性能的性别差异。在报告性别的论文中，数据集中女性患者的代表性不足。没有论文调查种族或种族差异。在第2阶段，我们重现了文献中报道的算法，对于数据集为1和85.72％（随机森林模型）的数据集为1和85.72％（SD 1.75％）的平均精度为84.24％（SD 3.51％）。对于数据集1，在16个实验中，女性患者的FNR明显更高，达到了统计显着性的阈值（–17.81％至–3.37％； p <.05）。 在16个实验中，有13例男性患者（–0.48％至 +9.77％; p <.05）中的男性患者的假阳性差异很小。 我们观察到男性患者疾病的过度预测（较高的假阳性率）和女性患者疾病的预测不足（较高的FNR）。 性质重要性的性别差异表明，特征选择需要根据人口统计学量身定制。 结论：我们的研究暴露了心脏ML研究中的显着差距，强调，女性患者的算法不良表现不佳在已发表的文献中被忽略了。 我们的研究量化了算法性能中的性别差异，并探讨了几种偏见来源。 我们发现，在用于训练算法，确定模型错误率中的性别偏见的数据集中，女性患者的人数不足，并证明了一系列补救技术无法解决存在的不平等现象。对于数据集1，在16个实验中，女性患者的FNR明显更高，达到了统计显着性的阈值（–17.81％至–3.37％； p <.05）。在16个实验中，有13例男性患者（–0.48％至 +9.77％; p <.05）中的男性患者的假阳性差异很小。我们观察到男性患者疾病的过度预测（较高的假阳性率）和女性患者疾病的预测不足（较高的FNR）。性质重要性的性别差异表明，特征选择需要根据人口统计学量身定制。结论：我们的研究暴露了心脏ML研究中的显着差距，强调，女性患者的算法不良表现不佳在已发表的文献中被忽略了。我们的研究量化了算法性能中的性别差异，并探讨了几种偏见来源。我们发现，在用于训练算法，确定模型错误率中的性别偏见的数据集中，女性患者的人数不足，并证明了一系列补救技术无法解决存在的不平等现象。