Preterm birth among the hmong, other Asian subgroups and non-hispanic whites in California
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We investigated very preterm (VPTB) and preterm birth (PTB) risk among Hmong women relative to non-Hispanic whites and other Asian subgroups. We also examined the maternal education health gradient across subgroups. METHODS: California birth record data (2002-2004) were used to analyze 568,652 singleton births to white and Asian women. Pearson Chi-square and logistic regression were used to assess variation in maternal characteristics and VPTB/PTB risk by subgroup. RESULTS: White, Chinese, Japanese, Korean, Asian Indian, and Vietnamese women had 36-59% lower odds of VPTB and 30-56% lower odds of PTB than Hmong women. Controls for covariates did not substantially diminish these disparities. Cambodian, Filipino and Lao/Thai women's odds of VPTB were similar to that of Hmong women. But they had higher adjusted odds of PTB compared to the Hmong. There was heterogeneity in the educational gradient of PTB, with significant differences between the least and most educated women among whites, Chinese, Japanese, Asian Indians, Cambodians, and Laoians/Thais. Maternal education was not associated with PTB for Hmong, Vietnamese and Korean women, however. CONCLUSIONS: Studies of Hmong infant health from the 1980s, the decade immediately following the group's mass migration to the US, found no significant differences in adverse birth outcomes between Hmong and white women. By the early 2000s, however, the disparities in VPTB and PTB between Hmong and white women, as well as between Hmong and other Asian women had become substantial. Moreover, despite gains in post-secondary education among childbearing-age Hmong women, the returns to education for the Hmong are negligible. Higher educational attainment does not confer the same health benefits for Hmong women as it does for whites and other Asian subgroups.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».