Residential mobility during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
In epidemiological studies of environmental exposures and adverse pregnancy outcomes, maternal residence at delivery is often used to assign an exposure level, based on routinely collected data. In order to examine the potential for exposure misclassification due to residential mobility, we examined maternal mobility according to changes in residence overall, as well as changes in municipality and county. The potential for mobility to be related to pregnancy outcomes was considered by examining the relationship between mobility and risk factors commonly included in investigations of adverse pregnancy outcomes. Previously collected data were studied from 398 population-based control subjects from a case-control study of stillbirths. We compared demographic, lifestyle, medical, pregnancy and environmental factors of women who moved during pregnancy with those who did not. Bivariable and multivariable log binomial regressions were used to identify risk factors that were associated with mobility during pregnancy. Twelve per cent of subjects moved at least once during their pregnancy. Among women who moved, the majority (62%) moved within the same municipality. In bivariable analyses, we found that low family income, lower maternal age, unmarried status and tobacco use were associated with an increased likelihood of moving during pregnancy, whereas women who used folic acid before conception and who had a higher prepregnancy body mass index (BMI) were less likely to move during pregnancy. In multivariable analyses, only family income, age and prepregnancy BMI were independently predictive of mobility. These results indicate that in studies using maternal residence at delivery to assign environmental exposures, mobility during pregnancy is likely to be prevalent enough to introduce exposure misclassification. The potential for differential exposure misclassification should be considered should any of the risk factors for moving identified by this study also be risk factors for the outcome under study.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».