Why Is the U.S. Preterm Birth Rate So Much Higher Than the Rates in Canada, Great Britain, and Western Europe?
Notice bibliographique
Résumé
The portion of newborns delivered before term is considerably higher in the United States than in other developed countries. We compare the array of risk exposures and protective factors common to women across national settings, using national, regional, and international databases, review articles, and research reports. We find that U.S. women have higher rates of obesity, heart disease, and poor health status than women in other countries. This is in part because more U.S. women are exposed to the stresses of racism and income disparity than women in other national settings, and stress loads are known to disrupt physiological functions. Pregnant women in the United States are not at higher risk for preterm birth because of older maternal age or engagement in high-risk behaviors. However, to a greater extent than in other national settings, they are younger and their pregnancies are unintended. Higher rates of multiple gestation pregnancies, possibly related to assisted reproduction, are also a factor in higher preterm birth rates. Reproductive policies that support intentional childbearing and social welfare policies that reduce the stress of income insecurity can be modeled from those in place in other national settings to address at least some of the elevated U.S. preterm birth rate.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».