Mortinatalidad en el Bangladesh rural: exposición a arsénico y otros factores etiológicos
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To use data collected by Gonoshasthaya Kendra, a large nongovernmental organization providing health care to some 600 villages, to describe the epidemiological pattern of stillbirth and any additional contribution made by arsenic contamination of hand-pump wells in Bangladesh. METHODS: Completed pregnancies and outcomes (n = 30 984) for two calendar years, together with existing data on 26 socioeconomic and health factors were selected for study. The health care in these villages was administered from 16 geographical centres; information on the average arsenic concentration in each centre was obtained from the National Hydrochemical Survey. After univariate analysis, a multivariate, multilevel, logistic model for stillbirth was developed. The additional effect of arsenic was calculated having adjusted for all potential confounders thus identified. FINDINGS: The overall stillbirth rate was 3.4% (1056/30 984) and increased with estimated arsenic concentration (2.96% at < 10 µg/l; 3.79% at 10 µg/l to < 50 µg/l; 4.43% at > 50 µg/l). Having adjusted for 17 socioeconomic and health factors, the odds ratios estimated for arsenic (with < 10 µg/l as reference) remained raised: 1.23 (95% confidence interval, CI: 0.87–1.74) at 10 µg/l to < 50 µg/l and 1.80 (95% CI: 1.14–2.86) at 50 µg/l or greater. CONCLUSION: A increased risk of stillbirth is associated with arsenic contamination. This risk, substantial enough to be detected by an ecological approach and not readily attributable to unmeasured confounding, is essentially preventable and all efforts must be made to protect women at high risk.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».