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Enregistrement W2160222455 · doi:10.1046/j.1365-3016.2000.00266.x

Socio‐economic disparities in pregnancy outcome: why do the poor fare so poorly?

2000· review· en· W2160222455 sur OpenAlexaff
Michael S. Kramer, L. Séguin, John E. Lydon, L. Goulet

Notice bibliographique

RevuePaediatric and Perinatal Epidemiology · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEtiologyPregnancyPsychosocialBacterial vaginosisLow birth weightPremature birthSocial determinants of healthSocioeconomic statusObstetricsPublic healthGestational ageEnvironmental healthPsychiatryPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we review the evidence bearing on socio-economic disparities in pregnancy outcome, focusing on aetiological factors mediating the disparities in intrauterine growth restriction (IUGR) and preterm birth. We first summarise what is known about the attributable determinants of IUGR and preterm birth, emphasising their quantitative contributions (aetiological fractions) from a public health perspective. We then review studies relating these determinants to socio-economic status and, combined with the evidence about their aetiological fractions, reach some tentative conclusions about their roles as mediators of the socio-economic disparities. Cigarette smoking during pregnancy appears to be the most important mediating factor for IUGR, with low gestational weight gain and short stature also playing substantial roles. For preterm birth, socio-economic gradients in bacterial vaginosis and cigarette smoking appear to explain some of the socio-economic disparities; psychosocial factors may prove even more important, but their aetiological links with preterm birth require further clarification. Research that identifies and quantifies the causal pathways and mechanisms whereby social disadvantage leads to higher risks of IUGR and preterm birth may eventually help to reduce current disparities and improve pregnancy outcome across the entire socio-economic spectrum.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations835
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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