Preterm birth and social inequality: assessing the effects of material and psychosocial disadvantage in a UK birth cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the association between social inequalities and preterm birth, testing both psychosocial and material determinants. DESIGN: Retrospective cohort study with linked hospital data. SETTING AND POPULATION: 17 285 women in England, Scotland, Northern Ireland and Wales giving birth to singletons included in wave 1 of the UK Millennium Cohort Study. METHODS: Social inequalities were measured with material (household income, housing tenure) and psychosocial (education, occupational class, employment, social support) indicators. Analysis using multivariable logistic regression assessed odds of preterm birth, adjusting for demographics, health and health-related behaviors, pregnancy and delivery conditions, and pregnancy complications. MAIN OUTCOME MEASURE: Preterm birth between 24 and 36 weeks, 6 days' gestation. RESULTS: Initial bivariable analysis suggested associations between preterm birth and household income, housing tenure, and education. These effects were largely explained by adjustment for other social determinants in multivariable models. Following full adjustment, effects of unemployment [OR = 1.52, 95% confidence interval (CI) 1.21-1.90, p < 0.001] and one indicator of poor social support (OR = 1.17, 95% CI 1.01-1.35, p = 0.04) remained significant. CONCLUSION: Unemployment and lack of social support are associated with higher risk of preterm birth, supporting the hypothesis that poor psychosocial circumstances elevate a woman's risk of this adverse perinatal outcome. Further research is needed to examine the causal pathways through which social inequalities affect preterm birth.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».