2.4-O2Do son-biased sex ratios at birth persist among second generation South Asian women in Ontario, Canada?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Previous research in Ontario has found that first generation Indian women with two previous daughters give birth to half the expected number of daughters compared to sons at the third birth. Biased sex ratios were likely facilitated by sex-selective abortion. Our objective was to examine whether son-bias persists among second generation South Asian (SA) women in Ontario. Methods: We analysed births to immigrant and Canadian-born SA women as well as the general population who gave birth in Ontario between 1991 and 2014. SA women were identified using a comprehensive list of exclusively SA surnames [positive predictive value=89.3%; sensitivity=50.4%]. SA immigrants were identified using a combination of this list and an official immigration database (1985-2012). Second generation SA women excluded immigrants and was further restricted to those who were born in Ontario. Male to female (M:F) ratios and 95% confidence intervals (95% CI) were calculated according to the sex of previous live births for each group and further stratified by those who did and did not have an abortion since the previous live birth. Results: For births to SA immigrants (n = 36,816, of whom 65% were born in India), the M:F ratio at the third birth among women with two previous daughters was 1.42 (95% CI 1.25-1.62) for women with no previous abortion and 2.46 (95% CI 1.93-3.12) for women with at least one previous abortion since the second birth (n = 325). Biased sex ratios among births to second generation SA women (n = 10,427) were evident only among those with two previous daughters and at least one previous abortion (n = 46) [2.80 (95% CI 1.36-5.76)]. Main message: Son-biased M:F ratios generally do not persist among second generation SA women with the exception of a minority of women with two previous daughters with at least one abortion since their second birth.
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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 | 0,012 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».