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Enregistrement W2737100513 · doi:10.1016/j.jogc.2017.05.012

Severe Maternal Morbidity Associated With Maternal Birthplace: A Population-Based Register Study

2017· article· en· W2737100513 sur OpenAlexafffundvenueabout
Marcelo L. Urquía, Susitha Wanigaratne, Joel G. Ray, K.S. Joseph

Notice bibliographique

RevueJournal of Obstetrics and Gynaecology Canada · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSt. Michael's HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of ManitobaSunnybrook HospitalManitoba Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicinePoisson regressionDemographyImmigrationPopulationRecord linkageObstetricsEnvironmental healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study sought to quantify the risk of severe maternal morbidity (SMM) according to maternal country of birth in Canada. METHODS: The study analyzed 1 252 543 in-hospital deliveries of Ontario residents discharged between April 1, 2002, and March 31, 2012. The main outcome measure was a composite indicator of SMM used for surveillance. The top 10 most common component conditions were also evaluated. Maternal country of birth and other immigration characteristics were obtained through linkage with official immigration records. We used modified Poisson regression with generalized estimating equations to assess associations according to maternal country of birth. RESULTS: Overall, immigrant women (N = 335 544) did not differ from Canadian-born women (n = 916 999) in SMM rates (12.1 vs. 12.0 cases per 1000 deliveries, respectively). However, SMM varied substantially according to maternal region of birth, from 9.2 cases per 1000 deliveries among immigrants from Western countries to 23.0 cases per 1000 deliveries among immigrants from Sub-Saharan Africa. Even larger variations were found when immigrants were categorized by their specific countries of birth. The top 10 contributing conditions to SMM among Canadian-born women were also the main contributors among immigrant subgroups. The notable exception was HIV infection, the top contributor among immigrants from Sub-Saharan Africa, whose rate of HIV infection was 43 times that of Canadian-born women (95% CI 34.39-55.23). After excluding HIV cases, disparities in SMM were largely reduced among Sub-Saharan African women but did not disappear. CONCLUSION: There is large heterogeneity in SMM and its component conditions among Canadian immigrants depending on country of origin.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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