Placenta previa: Its relationship with race and the country of origin among Asian women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the association between placenta previa with maternal race and its variations by country of origin among Asian women. STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. METHODS: We analyzed data from a population-based retrospective cohort study of 16,751,627 pregnancies in the US. The data were derived from the national linked birth/infant mortality database for the period 1995-2000. Multiple logistic regressions were used to describe the relationship between placenta previa and race as well as country of origin among Asian women. RESULTS: About 3.3 per 1,000 pregnancies were complicated with placenta previa among white women, while the corresponding figures for black women and women of other races were 3.0 and 4.5 per 1,000 pregnancies, respectively. The excess risk remained substantial and significant after adjustment for confounders for women of other races compared to white women. The frequencies of placenta previa among Chinese, Japanese, Filipino, Asian Indian, Korean, Vietnamese and other Asian or Pacific Islander were 5.6, 5.1, 7.6, 4.5, 5.9, 4.4 and 4.4 per 1,000 pregnancies, respectively. The adjusted odds ratios ranged from 1.39 to 2.15 among Asian women by country of origin, with the lowest for Japanese and Vietnamese and the highest for Filipino women in our study. CONCLUSION: Asian women have excess risk of placenta previa compared with white women. Major variation exists in placenta previa risk among Asian women, with the lowest risk in Japanese and Vietnamese women and the highest risk in Filipino women.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».