Trends and inequalities in maternal and child health in a Brazilian city: methodology and sociodemographic description of four population-based birth cohort studies, 1982–2015
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few low-middle-income countries have data from comparable birth cohort studies spanning over time. We report on the methods used by the Pelotas cohorts (1982, 1993, 2004 and 2015) and describe time trends in sociodemographic characteristics of the participant families. METHODS: During the four study years, all maternity hospitals in the city were visited daily, and all urban women giving birth were enrolled. Data on socioeconomic and demographic characteristics were collected using standardized questionnaires, including data on maternal and paternal skin colour, age and schooling, maternal marital status, family income and household characteristics. The analyses included comparisons of time trends and of socioeconomic and ethnic group inequalities. RESULTS: Despite a near 50% increase in the city's population between 1982 and 2015, the total number of births declined from 6011 to 4387. The proportion of mothers aged ≥35 years increased from 9.9% to 14.8%, and average maternal schooling from 6.5 [standard deviation (SD) 4.2] to 10.1 (SD 4.0) years. Treated water was available in 95.3% of households in 1982 and 99.3% in 2015. Three-quarters of the families had a refrigerator in 1982, compared with 98.3% in 2015. Absolute income-related inequalities in maternal schooling, household crowding, household appliances and access to treated water were markedly reduced between 1982 and 2015. Maternal skin colour was associated with inequalities in age at childbearing and schooling, as well as with household characteristics. CONCLUSIONS: During the 33-year period, there were positive changes in social and environmental determinants of health, including income, education, fertility and characteristics of the home environment. Socioeconomic inequality was also reduced.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».