Low birth weight and neighbourhood of residence: a multi-level analysis
Notice bibliographique
Résumé
Low birth weight (LBW) is most often measured at an individual level. However, increasingly, it has been shown that other factors, which are not directly tied to the individual, can influence low birth weight. Specifically, factors such as family income, education level, place of residence, and health care benefits may influence a child's health. Through the database available, I will test the hypothesis that low birth weight is an outcome that can be influenced by the macro-level environment. The objective of this study is to understand the relationship between neighbourhood level factors and LBW in a population of children. It is well known that individual level risk factors influence low birth weight. What is less known is the extent to which a potential determinant of LBW - such as neighbourhood of residence influences low birth weight in a birth cohort in a small prairie city. The main study question is as follows; Do factors related to neighbourhood of residence increase the risk of low birth weight children? The study was comprised of a birth cohort of 5,643 children born in 1992-1994, in Saskatoon, Saskatchewan, Canada. It was found through logistic regression models that the following variables contributed significantly to the prediction of low birth weight; sex (OR=1.75, 95% CI=1.27-2.41), financial assistance (OR=1.5, 95% CI=1.05-2.14), and gestational age (OR=85.8, 95% CI=54.02-136.35). There were also significant interactions between gestational age and parity and gestational age and stillborn births. Neighbourhood characteristics that were related to LBW (unadjusted) were; proportions of residents < grade 9 (p=0.056), dwellings owned (p=0.03), median income (p=0.018), park space (p=0.015), total number of person < $10,000/year (p
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».