Disparities in pre‐eclampsia and eclampsia among immigrant women giving birth in six industrialised countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess disparities in pre-eclampsia and eclampsia among immigrant women from various world regions giving birth in six industrialised countries. DESIGN: Cross-country comparative study of linked population-based databases. SETTING: Provincial or regional obstetric delivery data from Australia, Canada, Spain and the USA and national data from Denmark and Sweden. POPULATION: All immigrant and non-immigrant women delivering in the six industrialised countries within the most recent 10-year period available to each participating centre (1995-2010). METHODS: Data was collected using standardised definitions of the outcomes and maternal regions of birth. Pooled data were analysed with multilevel models. Within-country analyses used stratified logistic regression to obtain odds ratios (OR) with 95% confidence intervals (95% CI). MAIN OUTCOME MEASURES: Pre-eclampsia, eclampsia and pre-eclampsia with prolonged hospitalisation (cases per 1000 deliveries). RESULTS: There were 9,028,802 deliveries (3,031,399 to immigrant women). Compared with immigrants from Western Europe, immigrants from Sub-Saharan Africa and Latin America & the Caribbean were at higher risk of pre-eclampsia (OR: 1.72; 95% CI: 1.63, 1.80 and 1.63; 95% CI: 1.57, 1.69) and eclampsia (OR: 2.12; 95% CI: 1.61, 2.79 and 1.55; 95% CI: 1.26, 1. 91), respectively, after adjustment for parity, maternal age and destination country. Compared with native-born women, European and East Asian immigrants were at lower risk in most industrialised countries. Spain exhibited the largest disparities and Australia the smallest. CONCLUSION: Immigrant women from Sub-Saharan Africa and Latin America & the Caribbean require increased surveillance due to a consistently high risk of pre-eclampsia and eclampsia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».