Neighborhood Deprivation and Preterm Birth among Non-Hispanic Black and White Women in Eight Geographic Areas in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Disparities in preterm birth by race and ethnic group have been demonstrated in the United States. Recent research has focused on the impact of neighborhood context on racial disparities in pregnancy outcomes. The authors utilized vital-record birth certificate data and US Census data from eight geographic areas in four states (Maryland, Michigan, North Carolina, and Pennsylvania) to examine the relation between neighborhood deprivation and preterm birth among non-Hispanic White and Black women. The years covered by the data varied by site and ranged from 1995 to 2001. Results were adjusted for maternal age and education, and specific attention was paid to racial and geographic differences in the relation between neighborhood deprivation and preterm birth. Preterm birth rates were higher for non-Hispanic Blacks (10.42-15.97%) than for non-Hispanic Whites (5.77-9.13%), and neighborhood deprivation index values varied substantially across the eight areas. A significant association was found between neighborhood deprivation and risk of preterm birth; for the first quintile of the deprivation index versus the fifth, the adjusted summary odds ratio was 1.57 (95% confidence interval: 1.41, 1.74) for non-Hispanic Whites and 1.15 (95% confidence interval: 1.08, 1.23) for non-Hispanic Blacks. In this study, deprivation at the neighborhood level was significantly associated with increased risk of preterm birth among both non-Hispanic White women and non-Hispanic Black 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 | 0,001 | 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 ».