Accumulating evidence links structural sexism to gendered health inequities, yet methodological challenges have precluded comprehensive examinations into life-course and/or intersectional effects. To help address this gap, we introduce an analytic framework that uses sequential conditional mean models (SCMMs) to jointly account for longitudinal exposure trajectories and moderation by multiple dimensions of social identity/position, which we then apply to study how early life-course exposure to U.S. state-level structural sexism shapes mental health outcomes within and between gender groups. Data came from the Growing Up Today Study, a cohort of 16,875 children aged 9–14 years in 1996 who we followed through 2016. Using a composite index of relevant public policies and societal conditions (e.g., abortion bans, wage gaps), we assigned each U.S. state a year-specific structural sexism score and calculated participants' cumulative exposure by averaging the scores associated with states they had lived in during the study period, weighted according to duration of time spent in each. We then fit a series of SCMMs to estimate overall and group-specific associations between cumulative exposure from baseline through a given study wave and subsequent depressive symptomology; we also fit models using simplified (i.e., non-cumulative) exposure variables for comparison purposes. Analyses revealed that cumulative exposure to structural sexism: (1) was associated with significantly increased odds of experiencing depressive symptoms by the subsequent wave; (2) disproportionately impacted multiply marginalized groups (e.g., sexual minority girls/women); and (3) was more strongly associated with depressive symptomology compared to static or point-in-time exposure operationalizations (e.g., exposure in a single year). Substantively, these findings suggest that long-term exposure to structural sexism may contribute to the inequitable social patterning of mental distress among young people living in the U.S. More broadly, the proposed analytic framework represents a promising approach to examining the complex links between structural sexism and health across the life course and for diverse social groups.

In the United States (U.S.), racially minoritized people have higher rates of cervical cancer morbidity and mortality compared to white individuals as a result of racialized structural, social, economic, and health care inequities. However, cervical cancer screening guidelines are based on studies of predominately white individuals and do not substantially discuss or address racialized cervical cancer inequities and their social determinants, including racism.

The objective of this study was to determine whether exposure to structural racism-related state laws is associated with cardiovascular health among a racially and ethnically diverse sample of US adults. Data were from the Database of Structural Racism-Related State Laws and the Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS). The sample included 958,019 BRFSS 2011 and 2013 respondents aged 18+ from all 50 US states. The exposure was a summary index of 22 state laws related to the criminal legal system, economics and labor, education, healthcare, housing, immigration, and political participation. The outcome was the American Heart Association's Life's Simple 7 (LS7), a summary index of seven cardiovascular health indicators. Linear regression models included fixed effects for year and state to control for time trends and unmeasured time-invariant state-level contextual factors. In the full sample, a one standard deviation increase in the structural racism state legal index was associated with a 0.06-unit decrease in the LS7 (b=-0.06; 95% CI:-0.09, 0.02; p=0.001), controlling for individual- and state-level covariates. Contrary to expectations, stratified models revealed no statistically significant differences by race and ethnicity in the association between the structural racism state legal index and the LS7.