Patterns of social inequalities across pregnancy and birth outcomes: a comparison of individual and neighborhood socioeconomic measures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper identifies patterns of health inequalities (consistency and magnitude) of socioeconomic disparities for multiple maternal and child health (MCH) outcomes that represent different health care needs of mothers and infants. METHODS: Using cross-sectional national data (unweighted sample = 6,421, weighted =76,508) from the Canadian Maternity Experiences Survey linked with 2006 Canadian census data, we categorized 25 health indicators of mothers of singletons into five groups of MCH outcomes (A. maternal and infant health status indicators; B. prenatal care; C. maternal experience of labor and delivery; D. neonatal medical care; and E. postpartum infant care and maternal perceptions of health care services). We then examined the association of these health indicators with individual socioeconomic position (SEP) (education and income), neighborhood SEP and combined SEP (a four-level measure of low and high individual and neighborhood SEP), and compared the magnitude (odds ratios and 95% confidence intervals) and direction of the associations within and between MCH outcome groups. RESULTS: We observed consistent positive gradients of socioeconomic inequalities within most groups and for 23/25 MCH outcomes. However, more significant associations and stronger gradients were observed for the MCH outcomes in the maternal and infant health status group as opposed to other groups. The neonatal medical care outcomes were weakly associated with SEP. The direction of associations was negative between some SEP measures and HIV testing, timing of the first ultrasound, caesarean section, epidural for vaginal births, infant needing non-routine neonatal care after discharge and any breastfeeding at 3 or 6 months. Gradients were steep for individual SEP but moderate for neighborhood SEP. Combined SEP had no consistent gradients but the subcategory of low individual-high neighborhood SEP often showed the poorest health outcomes compared to the categories within this SEP grouping. CONCLUSION: By examining SEP gradients in multiple MCH outcomes categorized into groups of health care needs, we identified large and consistent inequalities both within and between these groups. Our results suggest differences in pathways and mechanisms contributing to SEP inequalities across groups of MCH outcomes that can be examined in future research and inform prioritization of policies for reducing these inequalities.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».