Neighborhood Deprivation and Preterm Birth among Non-Hispanic Black and White Women in Eight Geographic Areas in the United States
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle