Contribution of HIV to Maternal Morbidity Among Refugee Women in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We compared severe maternal morbidity (SMM) and SMM subtypes, including HIV, of refugee women with those of nonrefugee immigrant and nonimmigrant women. METHODS: We linked 1,154,421 Ontario hospital deliveries (2002-2011) to immigration records (1985-2010) to determine the incidence of an SMM composite indicator and its subtypes. We determined SMM incidence according to immigration periods, which were characterized by lifting restrictions for all HIV-positive immigrants (in 1991) and refugees who may place "excessive demand" on government services (in 2002). RESULTS: Refugees had a higher risk of SMM (17.1 per 1000 deliveries) than did immigrants (12.1 per 1000) and nonimmigrants (12.4 per 1000). Among SMM subtypes, refugees had a much higher risk of HIV than did immigrants (risk ratio [RR] = 7.94; 95% confidence interval [CI] = 5.64, 11.18) and nonimmigrants (RR = 17.37; 95% CI = 12.83, 23.53). SMM disparities were greatest after the 2002 policy came into effect. After exclusion of HIV cases, SMM disparities disappeared. CONCLUSIONS: An apparent higher risk of SMM among refugee women in Ontario, Canada is explained by their high prevalence of HIV, which increased over time parallel to admission policy changes favoring humanitarian protection.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».