Risk Factors for Preterm Birth and Small‐for‐gestational‐age Births among <scp>C</scp>anadian Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preterm births (PTB) and small-for-gestational-age (SGA) births are distinct but related pregnancy outcomes, with differing aetiologies and short and long-term morbidities. Few studies have compared a broad array of predictors among these two outcomes. The purpose of this study was to compare risk factors for PTB and SGA births using a national sample of Canadian women. METHODS: We analysed data from the Canadian Maternity Experiences Survey (n = 6421). Mothers were ≥ 15 years of age, gave birth to a singleton infant and were living with their infant at the time of the interview (between 5 and 14 months post-partum). Backward stepwise multivariable logistic regression models were constructed for each outcome. RESULTS: Risk profiles for the two outcomes had both differences and similarities. Risk factors specific to PTB were education less than high school, having a previous medical condition, developing a new medical condition or health problem during pregnancy, being a primigravida, or being a multigravida with a previous PTB or a previous miscarriage or abortion. Risk factors unique to SGA were low pre-pregnancy body mass index (<18 kg/m(2) ), smoking during pregnancy and being a recent immigrant. Risk factors for both outcomes included low weight gain during pregnancy (<9.1 kg), short stature (<155 cm) and reporting life as 'very stressful' in the year prior to birth of the baby. CONCLUSION: A greater understanding of the risk factors related to PTB and SGA may help to reduce the prevalence of these conditions and the associated risk of infant mortality and morbidity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».