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Enregistrement W1995263973 · doi:10.1375/twin.10.2.400

Multiple Maternities and Neighborhood Income

2007· article· en· W1995263973 sur OpenAlexafffundabout
Marcelo L. Urquía, John Frank, Richard H. Glazier, Rahim Moineddin

Notice bibliographique

RevueTwin Research and Human Genetics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoInstitute of Population and Public HealthCanadian Institutes of Health ResearchSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitute of Population and Public HealthOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésConfoundingSocioeconomic statusDemographyOddsLogistic regressionConfidence intervalOdds ratioPopulationGeographyMedicineStatisticsMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to examine differences in multiple maternities by neighborhood-income levels in Toronto, Canada. Hospital records were used to perform secondary analysis of 144,731 maternities resulting in single or multiple infants live-born to mothers residing in the City of Toronto 1996 to 2001. The independent variable was neighborhood income, defined as mean household neighborhoodincome quintiles. Multiple logistic regression analysis was used to compute adjusted odds ratios (AORs) and 95% confidence intervals (CIs). Differences by income levels were found in twin maternities but not in higher order maternities. Twin maternities were more likely to occur in the richest neighborhood-income quintile compared to the rest of the population (AOR: 1.25, 95% CI: 1.10-1.41), after adjustment for potential confounders. The positive association between high neighborhood income and twin maternities found in this study suggests that the richest neighborhoods select families whose characteristics pose them at increased risk of having twins. Further studies are needed to clarify the underlying mechanisms leading to socioeconomic differences in multiple births.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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