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事实说明：医疗保险糖尿病预防计划（MDPP）的拟议政策扩展了日历年度的模型（CY）2025 Medicare医师FE
由于Medicare＆Medicaid Services中心（CMS）在2012年引入了医院再入院计划（HRRP），因此在Medicare参与者中针对目标条件的计划外30天再入院率的总体率显着下降。1此外，研究表明，自HRRP实施以来，计划外30天的再入院率的差异已缩小，例如非西班牙裔白人和黑人患者之间的差异。2然而，尽管在计划外30天的再入院中种族差异的缩小，但与白人患者相比，黑人患者的重新入院水平仍然更高。3，广泛地，许多与社会人口相关的再入院率差异持续存在，其中包括种族和少数民族在内的服务不足的人群，居住在农村和偏远社区，残疾人的个人，以及女同性恋，同性恋，双性恋，双性恋，transgender，transgender，queer，Queer，Queer和Intersex（Lgbbtqi+）的经验，经验经验，经验很高。比他们的对手。4
检查环境，行为和遗传因素对乳腺癌结果中种族差异的影响
包含在数据集中。•变量：BMI，年收入，房主，100_CIGS_IN_LIFETIME，就业状况，教育水平，一般健康，一般质量，心理健康，婚姻状况，婚姻状况，药物使用，社会满意度。•多次调解分析用于查找
自动估值模型中的种族差异
自动估值模型（AVMS）排除了评估师在估计房屋价格时的投入，对降低成本和提高房屋估值的准确性保持着巨大的希望。但是，即使算法仍然对社区的多数种族或购房者的种族不可知，AVM也可能表现出种族差异。本研究提供了一项可量化的措施，用于审核大多数黑人社区的AVM的性能与大多数白人同行相比。作者发现，包括有关属性条件的数据和采用更复杂的机器学习技术可以帮助更准确地评估AVM错误的幅度及其基本贡献者的幅度百分比。此外，即使有了数据改进和机器学习，作者仍然发现证据表明AVM在多数黑人社区中产生更大的估值错误。
食品系统和非食品系统必要工作人员在 COVID-19 疫苗接种、态度和经验方面的差异
比较了同一组工人之间以及 FS（n = 17,414）和非食品系统 (NFS) 工人组（n = 134,375）之间的总体和某些特征的发生率，以确定是否存在差异。FS 工人群体被归类为“农业、林业、渔业或狩猎业”（AFFH；n = 2,730）；“食品制造工厂”（FMF；n = 3,495）；和“食品和饮料商店”（FBS；n = 11,189）。与 NFS 工人相比，FS 工人报告接种 >1 剂 COVID-19 疫苗或在工作或学校需要疫苗接种的比例明显较低，但接种疫苗的 FS 工人的总体疫苗接种经历和困难在统计上与 NFS 工人相似。当我们比较未接种疫苗的 FS 工作者与 NFS 工作者对 COVID-19 疫苗接种的意愿时，我们发现 FMF 和 FBS 工作者中可联系到的人数比例更高，而 AFFH 工作者中不愿接种疫苗的人数比例更高，社会人口特征存在差异。总体而言，结果显示不同工人群体和一些社会人口特征在接种、意愿和态度方面存在差异。研究结果反映了 FS 工作者的多样性，并强调了收集职业数据以评估健康不平等的重要性，以及针对工人群体量身定制工作以提高对 COVID-19 等传染病疫苗接种的信心和接种率的重要性。研究结果可以为未来的研究、成人传染病干预和应急管理规划提供参考。
解决研究中差异的差异，以告知研究为个性化医学的个性化医学
这些建议旨在提供个性化的医学研究利益相关者，包括决策者，研究赞助商，研究机构领导者，研究团队，社区组织，健康数据库组织以及研究参与者，并具有解决个性化医学研究数据差异的策略。这些利益相关者中的每一个都会影响策略，结构和行为的复杂和相互联系的个性化医学研究系统领域。实现这些建议的有意义的实施并促进责任提高个性化医学研究中的包容性，将需要了解这些领域内利益相关者的影响，包括了解每个领域的影响和受其他领域的影响和影响。
更新对现代公平贷款的不同影响
1参见，例如，塔利亚·吉利斯（Talia B.L. R EV。 1175-1263（2022）; Pauline T. Kim，工作中的数据驱动歧视，58 W m。 ＆M Ary L. R EV。 857-935（2017）; Pauline T. Kim，《种族吸引算法：公平，非歧视和平权行动》，110 c al。 L. R EV。 1539-96（2022）; Solon Barocas和Andrew D. Selbst，《大数据的不同影响》，104 c al。 L. R EV。 671-732（2016）; Crystal S. Yang＆Will Dobbie，《算法》中的平等保护：一个新的统计和法律框架，119 M ICH。 L. R EV。 291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J. 1043-1134（2019）。 2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。 3 Gillis，前注1，第1185页。 4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。 参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。L. R EV。1175-1263（2022）; Pauline T. Kim，工作中的数据驱动歧视，58 W m。＆M Ary L. R EV。 857-935（2017）; Pauline T. Kim，《种族吸引算法：公平，非歧视和平权行动》，110 c al。 L. R EV。 1539-96（2022）; Solon Barocas和Andrew D. Selbst，《大数据的不同影响》，104 c al。 L. R EV。 671-732（2016）; Crystal S. Yang＆Will Dobbie，《算法》中的平等保护：一个新的统计和法律框架，119 M ICH。 L. R EV。 291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J. 1043-1134（2019）。 2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。 3 Gillis，前注1，第1185页。 4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。 参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。＆M Ary L. R EV。857-935（2017）; Pauline T. Kim，《种族吸引算法：公平，非歧视和平权行动》，110 c al。L. R EV。 1539-96（2022）; Solon Barocas和Andrew D. Selbst，《大数据的不同影响》，104 c al。 L. R EV。 671-732（2016）; Crystal S. Yang＆Will Dobbie，《算法》中的平等保护：一个新的统计和法律框架，119 M ICH。 L. R EV。 291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J. 1043-1134（2019）。 2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。 3 Gillis，前注1，第1185页。 4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。 参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。L. R EV。1539-96（2022）; Solon Barocas和Andrew D. Selbst，《大数据的不同影响》，104 c al。L. R EV。 671-732（2016）; Crystal S. Yang＆Will Dobbie，《算法》中的平等保护：一个新的统计和法律框架，119 M ICH。 L. R EV。 291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J. 1043-1134（2019）。 2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。 3 Gillis，前注1，第1185页。 4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。 参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。L. R EV。671-732（2016）; Crystal S. Yang＆Will Dobbie，《算法》中的平等保护：一个新的统计和法律框架，119 M ICH。L. R EV。 291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J. 1043-1134（2019）。 2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。 3 Gillis，前注1，第1185页。 4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。 参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。L. R EV。291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J.1043-1134（2019）。2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。3 Gillis，前注1，第1185页。4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。
破坏糖尿病的种族和种族差异
印第安人/阿拉斯加土著人[5]。已经确定了在美国东南部存在的“糖尿病带”，其中包括15个州，包括阿拉巴马州，乔治亚州，肯塔基州，路易斯安那州，密西西比州，南卡罗来纳州，田纳西州，田纳西州和西弗吉尼亚州的大型州[6]。在这条“糖尿病带”之外，美国也有许多县和地区，包括在纽约，佛罗里达州和德克萨斯州，已被确定为“糖尿病群集”，其中包括糖尿病的较高浓度的糖尿病，并且对糖尿病和糖尿病和结果的易感性更容易[7,8]。这些集群中有许多位于低收入和少数群体。防止截肢的事实证明，由于多个因素，临床医生对少数民族社区的患者的临床医生有挑战。根据最近的一份报告，已被确定为糖尿病集群的一部分的50,000名纽约州居民自2009年以来一直在糖尿病相关截肢的四肢或脚上。分析结果
年度密西西比州健康差异和不平等报告
年龄调整：允许统计学家比较正态分布的种群的方法。例如，一个人口特别多的州会出现更多的疾病，因此年龄调整后的健康结果使统计学家可以标准化此类差异。3频率：人群中属性或健康结果的发生量或数量。4健康差异：一种特定类型的健康差异，与社会，经济和/或环境劣势密切相关。健康差异会不利地影响基于种族或种族群体的系统上遇到更大障碍的人群；宗教;社会经济地位；性别;年龄;心理健康；认知，感觉或身体残疾；性别取向或性别认同；地理位置；或其他与歧视或排斥有关的特征。2健康公平：为所有人提供最高水平的健康水平。实现健康公平要求以重点和持续的社会努力对每个人进行平等评价，以解决可避免的不平等，历史和当代不公正现象，并消除健康和医疗保健差异。2发病率：衡量新的疾病，伤害或其他健康状况的频率，每个时间范围都明确表示。发病率计算为指定期限内的新病例数，除以平均人群（通常是中期）或人口处于风险的累积时间。3患病率：给定人群中案件或属性的数量或比例。3比例：分子包含在分母中的比例；零件与整体的比率为“小数分数”（例如0.2），分数（1/5）或百分比（20％）。3速率：每单位时间单位中定义的人口中发生事件的相对频率的表达，该表达方式为指定期间的新病例或死亡人数除以人员时间或平均人群。3受访者的规模：对调查项目或问题的回答人数。反应偏见：受访者回答一个不正确的问题，而是以他/他认为对面试官感到满意的方式的认知偏见。
健康的社会决定因素以及高血压和心血管疾病的差异
美国心脏协会将于 2024 年庆祝成立 100 周年。本文是 AHA 期刊系列文章的一部分，由国际思想领袖撰写，涉及心血管和脑血管研究和护理的过去、现在和未来。要浏览完整的百年合集，请访问 https://www.ahajournals.org/centennial 通讯作者：Tazeen H. Jafar，新加坡杜克-新加坡国立大学医学院卫生服务和系统研究项目。电子邮箱：tazeen.jafar@duke-nus.edu.sg *A. Chaturvedi 和 A. Zhu 作为共同第一作者贡献相同。†D. Prabhakaran 和 TH Jafar 作为共同最后作者贡献相同。补充材料可在 https://www.ahajournals.org/doi/suppl/10.1161/HYPERTENSIONAHA.123.21354 获得。有关资金来源和披露，请参见第 XXX 页。 © 2023 作者。《高血压》由 Wolters Kluwer Health, Inc. 代表美国心脏协会出版。这是一篇开放获取的文章，遵守知识共享署名非商业-禁止演绎许可条款，允许在任何媒体中使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品、非商业性使用，并且未进行任何修改或改编。
数据快照：医疗保险费用受益人的心力衰竭差异
根据Medicare计划，Medicare B部分涵盖了有助于检测可能导致心力衰竭的状况的心血管疾病筛查，它涵盖了其他预防和筛查服务，例如年度“健康”访问，心血管行为疗法，心脏血管行为疗法，烟草使用戒烟咨询以及更多帮助预防或降低心脏衰竭的风险。在2022年，有40％的Medicare FF患者每年一次“健康”访问。4个全国性的倡议是为了提高对心脏健康的认识，而2月是美国心脏月。百万富翁®是一项全国性的倡议，旨在防止5年内进行100万心心脏病发作和中风，并致力于关注经历不平等的特定人群。