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Enregistrement W2465434932 · doi:10.1002/pd.4870

Prenatal screening, diagnosis, and termination of pregnancy in First Nations and rural women

2016· article· en· W2465434932 sur OpenAlexaffabout
Brandace Winquist, Nazeem Muhajarine, Keith Ogle, Debbie Mpofu, Denis C. Lehotay, Gary Teare

Notice bibliographique

RevuePrenatal Diagnosis · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensSaskatchewan Health Quality CouncilUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyObstetricsIncidence (geometry)PopulationPrenatal diagnosisDown syndromePrenatal screeningCohortDemographyFetusLive birthRural areaPediatricsGynecologyEnvironmental healthInternal medicineBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The objectives of the study were to assess differences in utilization of maternal serum screening (MSS) and prenatal diagnostic testing between population subgroups and to determine the impact on chromosomal anomaly birth rates. METHODS: This population-based cohort study included all female residents from Saskatchewan, Canada, who delivered a baby, experienced a fetal loss, or had a pregnancy termination between 2000 and 2005. In total, 93 171 women were included in the study dataset, with a subset (n = 35 527) evaluated to identify predictors of screening and diagnostic testing. Incidence and live birth prevalence of Down syndrome were compared across populations. RESULTS: MSS uptake was lower in First Nations (FN) women (9.6% vs 28.4%), and living in a rural health region moderated the difference (p < 0.001). Consequently, fewer chromosomal anomalies were prenatally diagnosed in FN women than in the rest of the population (8.3% vs 27%). Terminations of pregnancy for fetal anomaly occurred at a lower frequency amongst FN women (0.64 vs 1.34, per 1000 pregnancies), resulting in a smaller effect on Down syndrome birth rates. CONCLUSION: Utilization of MSS and diagnostic testing was lower in FN and rural populations. Further research will be necessary to understand the relevance of value preferences and access barriers. © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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