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Enregistrement W2483175528 · doi:10.5539/gjhs.v9n4p91

An Ecological Study of the Relationship between High Birthweight and Maternal Socioeconomic Indicators among US States

2016· article· en· W2483175528 sur OpenAlexaffvenue
Louay Khir, Raywat Deonandan

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMaternal and Neonatal Healthcare
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicaidPer capitaDemographyPopulationEcological studyHealth careCensusSocioeconomic statusIncidence (geometry)MedicinePublic healthBirth rateGeographyEnvironmental healthEconomic growthEconomicsFertilityNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While low birthweight babies are widely recognized as clinically challenging, large for gestational age (LGA) births also pose medical risks. To better understand and address the rise in LGA births in the USA, a better understanding of its population health determinants is indicated.OBJECTIVE: We aimed to measure associations between incidence rates of LGA births and (1) trends in maternal health insurance rates and (2) per capita state healthcare spending rates in US states.METHODS: Using public data from the CDC's Wide-ranging Online Data for Epidemiologic Research (WONDER) online natality database, the Current Population Survey of the United States Census Bureau, and the Centers for Medicare and Medicaid Services, we computed Pierson's correlation coefficient for rates of LGA births, the percentage of women without healthcare insurance, and state-level governmental spending on health care, across 50 states and the District of Columbia.RESULTS: There is substantial correlation between rates LGA incidence and the proportion of insured women in a state (r2=0.47) and moderate correlation with the extent of governmental healthcare spending (r2=0.17).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,366 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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