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Enregistrement W2040420928 · doi:10.1002/bdra.22857

Socioeconomic status and prevalence of congenital heart defects: Does universal access to health care system eliminate the gap?

2011· article· en· W2040420928 sur OpenAlexaffabout
Mohammad Agha, Richard H. Glazier, Rahim Moineddin, Aideen M. Moore, Astrid Guttmann

Notice bibliographique

RevueBirth Defects Research Part A Clinical and Molecular Teratology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioSickKids FoundationUniversity of TorontoPediatric Oncology GroupSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusMedicineConfidence intervalDemographyPediatricsPrevalenceMultivariate analysisPopulationEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A twofold increase in the prevalence of congenital heart defects (CHDs) has been reported since the early 1970s with higher rates among children from low socioeconomic status (SES). This increase and the observed SES gap are postulated to be reflective of higher ascertainment, especially increased use of ultrasound and echography. The purpose of this study was to examine if trends over time in the prevalence of CHD were the same for high and low SES groups. METHODS: Using the child's health number as a unique identifier and through record linkage, children born in Ontario between 1994 and 2007 were followed for the diagnosis of CHD. Using postal codes and census information, SES quintiles were assigned to each child. We used adjusted rates and used multivariate models to compare trends in the prevalence rate among children born in different SES groups. RESULTS: Children born in low SES areas (23% of all births) had significantly higher rates of CHDs (rate ratio = 1.20; 95% confidence interval [CI] = 1.15-1.24). While prevalence of nonsevere CHDs declined in all SES groups since 2000, severe CHDs, especially atrial septal defects were on the rise during the study period. DISCUSSION: It is assumed that increased ascertainment is responsible for observed increase in the prevalence of CHD, especially minor defects. While the trend and pattern over time changed for severe and nonsevere CHDs, the SES gap remained consistent during the study period. Our results indicate that even free and universal access to a health care system does not eliminate the SES gap observed in the prevalence of CHD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,330 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations62
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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