Factors Associated with Low Birth Weight in Indigenous Populations: a systematic review of the world literature
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: we aimed to identify etiological factors for low birth weight (LBW), prematurity and intrauterine growth restriction (IUGR) in the Indigenous Population. Methods: for this systematic review, publications were searched in Medline/PubMed, Scopus, Web of Science, and Lilacs until April 2018. The description in this review was based on the PRISMA guideline (Study protocol CRD42016051145, registered in the Centre for Reviews and Dissemination at University of York). We included original studies that reported any risk factor for one of the outcomes in the Indigenous Population. Two of the authors searched independently for papers and the disagreements were solved by a third reviewer Results: twenty-four studies were identified, most of them were from the USA, Canada and Australia. The factors associated were similar to the ones observed in the non-indigenous including unfavorable obstetric conditions, maternal malnutrition, smoking, and maternal age at the extremes of childbearing age, besides environmental factors, geographic location, and access to health care in indigenous communities. Conclusions: etiologic factors for LBW in Indigenous Population have been receiving little attention, especially in Latin America. The three outcomes showed common causes related to poverty and limited access to healthcare. New studies should ensure explicit criteria for ethnicity, quality on the information about gestational age, and the investigation on contextual and culture-specific variables.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».