本分析按人们选择归属的五个高级别族群对英国武装部队退伍军人进行了分析。在英格兰和威尔士,96.4% 的英国武装部队退伍军人(1,785,640 人)认为自己的种族属于高级别“白种人”类别。相比之下,非退伍军人人口中只有 83.1%(38,827,845 人)认为自己的种族属于高级别“白种人”类别。当我们通过假设非退伍军人和退伍军人的年龄、性别和地区分布相同来调整非退伍军人的估计值时,差异较小但仍然很明显。我们估计 90.0% 的非退伍军人会认为自己属于高级别“白种人”类别,而退伍军人的比例为 96.4%。我们不希望我们的调整完全解释这一差异。许多因素都可能造成影响,包括有资格加入英国武装部队的国家随着时间的推移而呈现的多样性水平、历史上的英国国籍法、更广泛的移民以及不同群体加入英国武装部队的倾向。有关现役军人多样性的更多信息,请参阅英国国防部的英国武装部队
囊性纤维化 (CF) 是白种人中最常见的缩短寿命的遗传性疾病,每 2500 个活产婴儿中约有 1 个患有此病(白种人中这种常染色体隐性遗传病的携带者比例约为 1:25)。在缅因州,目前大约有 250 名儿童和成人患有此病。CF 患者因肺部产生浓稠分泌物而出现肺部并发症。所有分泌物无法从气道中清除,从而导致气体交换受损、细菌感染和疤痕组织形成等并发症。细菌感染会导致病情加重,需要吸入抗生素和静脉注射抗生素治疗。每次病情加重都会对肺组织造成进一步不可逆的损害,进行性肺病目前是大约 85% CF 患者的死亡原因。为了避免这些并发症,患者通常需要每天进行多次积极的气道清除治疗、吸入药物治疗和增加营养支持,所有这些治疗可能需要每天 2-4 小时(病情加重时需要更多时间)。近年来,生物技术已经改变了大多数 CF 患者的治疗和生活。一种称为高效调节剂疗法 (HEMT) 的新型药物现已可供多达 90% 的 CF 患者使用。这些口服药物混合物(通过筛选大型化合物库开发)易于服用,可改善肺功能,减少住院频率并显著改善患者的生活质量。早期指标表明,这些药物也显著提高了预期寿命。
• 在夏威夷 BRFSS 中,夏威夷原住民、太平洋岛民、菲律宾人、日本人和中国人的糖尿病患病率分别比白种人高出大约两到三倍。• 在加州 HIS、NHPI 和菲律宾人的糖尿病患病率明显高于白种人、日本人和中国人。• 在日本人和 NHPI 的糖尿病患病率方面,夏威夷和加州之间存在显著差异。• 在所有人群中,糖尿病患病率随年龄增长而升高。值得注意的是,在加州 HIS 中,18-64 岁年龄组的 NHPI 糖尿病患病率明显较高。• 在所有人群中,男性糖尿病患病率高于女性。在夏威夷 BRFSS 中,日本男性糖尿病患病率明显较高,而在加州 HIS 中,NHPI 男性糖尿病患病率明显高于女性。
最常见的白血病(每年约 15,000 例) 老年患者疾病,诊断年龄中位数为 72 岁 男女比例为 3:2;白种人 > 非裔美国人 >>> 亚裔 每年约 4,500 人死亡 过去 20 年间绝对存活率有所提高
评估当地需求,包括不平等和弱势群体。朴茨茅斯是一个单一管理区,2020 年估计人口为 212,800;预计到 2027 年将增至 218,300 1 。该市儿童面临着严重的贫困挑战,大约 24% 的城市儿童生活在贫困中(英格兰的平均水平为 20%)。然而,在该市的某些地区,这一比例要高得多,例如在查尔斯狄更斯区,46% 的 16 岁以下儿童在贫困中长大。朴茨茅斯的儿童和年轻人主要是白种人(82.4%)。相当大一部分人不是白种人(即 17%),更多的少数民族是孟加拉人和非洲人。主要发现 - 2018 年儿童和青少年需求评估:(估计基于模型数据)• 大约 1,000 名(3.7%)5 至 16 岁的儿童受到情绪障碍的影响,其中焦虑症最为常见,其次是抑郁症。
Lorenzen, Carina, DO*+◊ PC0038334 8700 N Kendall Dr #105 Miami, FL 33176 电话:305-271-2152 营业时间:周一 9AM-5PM;周二至周四 8AM-5PM;周五 9AM-4PM 性别:女 种族:白种人(非西班牙裔) 其他语言:西班牙语 是否接受新患者:是 https://nextlevelcompletefamilycare.com
最近的研究表明,深度学习模型可以根据种族和性别等受保护的类别进行区分。在这项工作中,我们评估了深度伪造数据集和检测模型在受保护子群体中的偏差。使用按种族和性别平衡的面部数据集,我们检查了三种流行的深度伪造检测器,发现不同种族之间的预测性能存在很大差异,不同子群体之间的错误率差异高达 10.7%。仔细观察就会发现,广泛使用的 FaceForensics++ 数据集绝大多数由白种人组成,其中大多数是白种人女性。我们对深度伪造的种族分布的调查显示,用于创建深度伪造作为正面训练信号的方法往往会产生“不规则”的面孔——当一个人的脸被换到另一个不同种族或性别的人身上时。这导致检测器学习到前景面孔和假象之间的虚假相关性。此外,当使用 Face X-Rays 的混合图像 (BI) 数据集对检测器进行训练时,我们发现这些检测器会对某些种族群体(主要是亚洲女性)产生系统性歧视。
年龄 19-39 13.0(参考值) 40+ 16.6 .169 5.18 .0001 性别 男性 15.4(参考值) 女性 14.2 -.056 -1.73 .0840 种族/民族 白种人 16.6(参考值) 黑人 13.7 -.063 -1.70 .0899 西班牙裔 16.7 .005 0.11 .9127 亚裔/PI 17.0 .013 0.30 .7611 其他 15.5 .046 -1.00 .3185 疫苗接种剂量 未接种疫苗 18.0(参考值) 部分接种疫苗 15.5 -.077 -2.37 .0181 完全接种疫苗 10.9 -.111 -3.40 .0007
脑震荡或轻度创伤性脑损伤 (mTBI;此处可互换使用) 约占所有 TBI 的 75% 至 85%。1 大多数 mTBI 往往会在数周内消退;然而,大约 10% 至 30% 的患者报告有长期或慢性脑震荡后症状 (PCS)。2 虽然 PCS 诊断标准的高度异质性使得很难确定患病率,但最常见的症状包括认知障碍、疲劳、创伤后头痛、失眠和情绪障碍。3,4 慢性 PCS 的风险因素尚不清楚。迄今为止的研究通常提供混合结果,并且因研究的特定亚群而异,但有几个因素似乎已经得到充分证实,包括女性、非白种人、物质使用、共病身心健康状况、病前疼痛
人工智能系统可能会表现出偏见。有些偏见实际上并不是故意编入代码的,而是用户互动的结果。海伦·尼森鲍姆以谷歌的行为广告系统为例来解释这种行为。如果搜索两个不同的名字,一个是传统的白种人,一个是传统的非裔美国人,那么搜索传统的非裔美国人的名字会得到更多的背景调查广告。由于用户在搜索传统的非裔美国人名字时更有可能点击背景调查广告,因此谷歌的系统会在搜索非裔美国人名字时投放更多广告。因此,种族偏见是由用户引入人工智能系统的。