A comparison of perinatal and infant mortality rates in British Columbia and Finland: Similarities and differences
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Despite similarities, perinatal and infant mortality rates between British Columbia, (BC) Canada and Finland differ. Key variables that may influence stillbirth, early neonatal, perinatal and infant mortality rates in BC and Finland were studied. Methods: After standardizing definitions, data for all births between 2001 and 2009 from provincial and national registries were used to compare perinatal outcomes between BC and Finland. Annual change was evaluated with regression analyses. Results: Births before 22 weeks gestation were excluded. All mortality rates per 1000 were lower in Finland vs BC (perinatal: 5.1 vs 6.2, stillbirth: 3.4 vs 3.9, early neonatal 1.7 vs 2.4, infant 2.9 vs 4.0; all p Higher multiple birth and preterm birth rates in BC are affecting mortality rates. Finland’s policy of single embryo transfer is a potential explanation. It is possible to have good perinatal outcomes and low caesarean section rates. Conclusions: The Finnish health care system may suggest possible solutions for improved perinatal outcomes. Lower per capita health care expenditures in Finland do not appear to have adversely affected perinatal outcomes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».