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Enregistrement W2510001009 · doi:10.1353/hpu.2016.0110

Inequality in Fetal Autopsy in Canada

2016· article· en· W2510001009 sur OpenAlexaboutno aff
Nathalie Auger, Rémi-Claude Tiandrazana, Jessica Healy‐Profitós, André Costopoulos

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Care for the Poor and Underserved · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutopsy Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutopsyFetusMedicineDemographyCause of deathInequalityPregnancyPathologyBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Inequality in use of fetal autopsy is poorly understood, despite the importance of autopsy in establishing the cause of stillbirth for future prevention. We examined fetal autopsy rates between linguistic minorities in Quebec, Canada, and assessed trends over three decades. METHODS: Using registry data on 11,992 stillbirths from 1981-2011, we calculated fetal autopsy rates for Francophones, Anglophones, and Allophones by decade. RESULTS: We found lower fetal autopsy rates for Allophones (54.4%) than Francophones (68.5%) and Anglophones (63.4%), but rates decreased over time for all language groups. After 2000, Allophones had 25% higher risk of non-autopsy relative to Francophones, with 8.8 fewer autopsies for every 100 stillbirths. Allophones who were not autopsied had 32% higher risk of having an undetermined cause of death. CONCLUSION: Inequality in use of fetal autopsy may be widespread for minorities in Canada. Efforts to decrease stillbirth in minorities may require policies to increase autopsy rates.

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)0,009
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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