Contribution of socio‐economic status on the prevalence of cerebral palsy: a systematic search and review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The association between socio-economic status (SES) and cerebral palsy (CP) remains controversial. Preterm birth, low birthweight, and postnatal injuries are accepted mediating risk factors for CP, but the question remains whether SES confers additional risk. The aim of this study was to analyse existing knowledge on the relationship between SES and the risk of CP. METHOD: We conducted a systematic search and review of potentially relevant research relating to SES and CP published from 1980 to 2012. Heterogeneity between studies did not allow for data aggregation or meta-analysis; therefore, a narrative review was used to summarize the findings. RESULTS: Twelve studies were included in the systematic review. Of these, eight found low SES to be a risk factor for increased CP prevalence. Three studies detected statistically significant associations even after controlling for birthweight and gestational age as variables. Two of these studies also accounted for additional confounding variables (multiple births and timing of CP acquisition) and continued to detect contributory effects of SES. Linear negative correlations between CP prevalence and SES were shown by three studies. INTERPRETATION: Evidence suggests that the effect of SES on CP prevalence goes beyond that of the mediating factors preterm birth, low birthweight, and postnatal trauma. These associations were seen in area-based and, to a lesser extent, individual measures of SES. A better understanding of mediating factors is imperative in developing targeted public health intervention programmes to reduce the prevalence of CP.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».