Paternal education and adverse birth outcomes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on predictors of adverse birth outcomes has focused on maternal characteristics. Much less is known about the role of paternal factors. Paternal education is an important socioeconomic marker that may predict birth outcomes over and above maternal socioeconomic indicators. METHODS: Using data from the 2006 Canadian Birth-Census Cohort, we estimated the associations between paternal education and preterm birth, small-for-gestational-age (SGA) birth, stillbirth and infant mortality in Canada, controlling for maternal characteristics. Binomial regression was used to estimate risk ratios and risk differences for adverse birth outcomes associated with paternal education, after controlling for maternal education, age, marital status, parity, ethnicity and nativity. RESULTS: A total of 131 285 singleton births were included in the present study. Comparing the lowest to the highest paternal education category, adjusted risk ratios (95% CIs) were 1.22 (1.10 to 1.35) for preterm birth, 1.13 (1.03 to 1.23) for SGA birth, 1.92 (1.28 to 2.86) for stillbirth and 1.67 (1.01 to 2.75) for infant mortality. Consistent patterns of associations were observed for absolute risk differences. CONCLUSIONS: Our study suggests that low paternal education increases the risk of adverse birth outcomes, and especially of fetal and infant mortality, independently from maternal characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».