Food Fortification and Decline in the Prevalence of Neural Tube Defects: Does Public Intervention Reduce the Socioeconomic Gap in Prevalence?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A significant decline in the prevalence of neural tube defects (NTD) through food fortification has been reported. Questions remain, however, about the effectiveness of this intervention in reducing the gap in prevalence across socioeconomic status (SES). STUDY DESIGN: Using health number and through record linkage, children born in Ontario hospitals between 1994 and 2009 were followed for the diagnosis of congenital anomalies. SES quintiles were assigned to each child using census information at the time of birth. Adjusted rates and multivariate models were used to compare trends among children born in different SES groups. RESULTS: Children born in low SES areas had significantly higher rates of NTDs (RR = 1.25, CI: 1.14-1.37). Prevalence of NTDs among children born in low and high SES areas declined since food fortification began in 1999 although has started rising again since 2006. While the crude decline was greater in low SES areas, after adjustment for maternal age, the slope of decline and SES gap in prevalence rates remained unchanged overtime. CONCLUSIONS: While food fortification is successful in reducing the prevalence of NTDs, it was not associated with removing the gap between high and low SES groups.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».