Investigating maternal risk factors as potential targets of intervention to reduce socioeconomic inequality in small for gestational age: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The major aim of this study was to investigate whether maternal risk factors associated with socioeconomic status and small for gestational age (SGA) might be viable targets of interventions to reduce differential risk of SGA by socioeconomic status (socioeconomic SGA inequality) in the metropolitan area of Vancouver, Canada. METHODS: This study included 59,039 live, singleton births in the Vancouver Census Metropolitan Area (Vancouver) from January 1, 2006 to September 17, 2009. To identify an indicator of socioeconomic SGA inequality, we used hierarchical logistic regression to model SGA by area-level variables from the Canadian census. We then modelled SGA by area-level average income plus established maternal risk factors for SGA and calculated population attributable SGA risk percentages (PAR%) for each variable. Associations of maternal risk factors for SGA with average income were investigated to identify those that might contribute to SGA inequality. Finally, we estimated crude reductions in the percentage and absolute differences in SGA risks between highest and lowest average income quintiles that would result if interventions on maternal risk factors successfully equalized them across income levels or eliminated them altogether. RESULTS: Average income produced the most linear and statistically significant indicator of socioeconomic SGA inequality with 8.9% prevalence of SGA in the lowest income quintile compared to 5.6% in the highest. The adjusted PAR% of SGA for variables were: bottom four quintiles of height (51%), first birth (32%), bottom four quintiles of average income (14%), oligohydramnios (7%), underweight or hypertension, (6% each), smoking (3%) and placental disorder (1%). Shorter height, underweight and smoking during pregnancy had higher prevalence in lower income groups. Crude models assuming equalization of risk factors across income levels or elimination altogether indicated little potential change in relative socioeconomic SGA inequality and reduction in absolute SGA inequality for shorter height only. CONCLUSIONS: Our findings regarding maternal height may indicate trans-generational aetiology for socioeconomic SGA inequalities and/or that adult height influences social mobility. Conditions affecting foetal and childhood growth might be viable targets to reduce absolute socioeconomic SGA inequality in future generations, but more research is needed to determine whether such an approach is appropriate.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».