Spatiotemporal Patterns of Small for Gestational Age and Low Birth Weight Births and Associations With Land Use and Socioeconomic Status
Notice bibliographique
Résumé
In addition to small for gestational age (SGA) and low birth weight at term (LBWT), critically ill cases of SGA/LBWT are significant events from outcomes and economic perspectives that require further understanding of risk factors. We aimed to assess the spatiotemporal distribution of locations where there were consistently higher numbers of critically ill SGA/LBWT (hot spots) in comparison with all SGA/LBWT and all births. We focused on Edmonton (2008-2010) and Calgary (2006-2010), Alberta, and used a geographical information system to apply emerging hot spot analysis, as a new approach for understanding SGA, LBWT, and the critically ill counterparts (ciSGA or ciLBWT). We also compared the resulting aggregated categorical patterns with proportions of land use and socioeconomic status (SES) using Spearman correlation and logistic regression. There was an overall increasing trend in all space-time clusters. Whole period emerging hot spot patterns among births and SGA generally coincided, but SGA with ciSGA and LBWT with ciLBWT did not. Regression coefficients were highest for low SES with SGA and LBWT, but not with ciSGA and ciLBWT. Open areas and industrial land use were most associated with ciLBWT but not with ciSGA, SGA, or LBWT. Differences in the space-time hot spot patterns and the associations with ciSGA and ciLBWT indicate further need to research the interplay of maternal and environmental influences. We demonstrated the novel application of emerging hot spot analysis for small newborns and spatially related them to the surrounding environment.
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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 | 0,000 | 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 ».