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Enregistrement W2964604065 · doi:10.1136/bmjgh-2019-001462

Time trends and sociodemographic determinants of preterm births in pregnancy cohorts in Matlab, Bangladesh, 1990–2014

2019· article· en· W2964604065 sur OpenAlexfundno aff
Anisur Rahman, Monjur Rahman, Jesmin Pervin, Abdur Razzaque, Shaki Aktar, Jamal Uddin Ahmed, Katarina Ekholm Selling, Pernilla Svefors, Shams El Arifeen, Lars Åke Persson

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePreterm Birth and Chorioamnionitis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaDepartment for International DevelopmentInternational Centre for Diarrhoeal Disease Research, BangladeshStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésMedicineDemographyPregnancyPremature birthPopulationBirth rateCohortGestational ageObstetricsCohort studyFertilityParity (physics)Public healthEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Preterm birth is the major cause of under-five mortality. Population-based data on determinants and proportions of children born preterm are limited, especially from low-income countries. This study aimed at assessing time trends and social, reproductive and environmental determinants of preterm births based on a population-based pregnancy cohort over 25 years in rural Bangladesh. METHODS: In this cohort study in Matlab, a rural area in Bangladesh, we used data from the Health and Demographic Surveillance System from 1990 to 2014. Gestational age at birth was based on the reported last menstrual period and verified by ultrasound assessments. Preterm birth proportions were assessed within strata of social and reproductive characteristics, and time series analysis was performed with decomposition for trend and seasonality. We also determined the prevented fractions of preterm birth reduction associated with social and demographic changes during the follow-up period. RESULTS: Analyses were based on 63 063 live births. Preterm birth decreased from 29% (95% CI 28.6 to 30.1) in 1990-1994 to 11% (95% CI 10.5 to 11.6) in 2010-2014. Low education, older age and multi-parity were associated with higher proportions of preterm births across the study period. Preterm births had a marked seasonal variation. A rapid increase in women's educational level and decrease in parity were associated with the decline in preterm births, and 27% of the reduction observed from 1990 to 2014 could be attributed to these educational and reproductive changes. CONCLUSION: The reduction in preterm birth was to a large extent associated with the sociodemographic transition, especially changes in maternal education and parity. The persistent seasonal variation in the proportion of preterm birth may reflect the environmental stressors for pregnant women across the study period. Continued investments in girls' education and family planning programmes may contribute to further reduction of preterm births in Bangladesh.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, 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

Citations46
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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