Social determinants of health and disparities in prenatal care utilization during the Great Recession period 2005-2010
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early, regular prenatal care utilization is an important strategy for improving maternal and infant health outcomes. The purpose of this study is to better understand contributing factors to disparate prenatal care utilization outcomes among women of different racial/ethnic and social status groups before, during, and after the Great Recession (December 2007-June 2009). METHODS: Data from 678,235 Washington (WA) and Florida (FL) birth certificates were linked to community and state characteristic data to carry out cross-sectional pooled time series analyses with institutional review board approval for human subjects' research. Predictors of on-time as compared to late or non-entry to prenatal care utilization (late/no prenatal care utilization) were identified and compared among pregnant women. Also explored was a simulated triadic relationship among time (within recession-related periods), social characteristics, and prenatal care utilization by clustering individual predictors into three scenarios representing low, average, and high degrees of social disadvantage. RESULTS: Individual and community indicators of need (e.g., maternal Medicaid enrollment, unemployment rate) increased during the Recession. Associations between late/no prenatal care utilization and individual-level characteristics (including disparate associations among race/ethnicity groups) did not shift greatly with young maternal age and having less than a high school education remaining the largest contributors to late/no prenatal care utilization. In contrast, individual maternal enrollment in a supplemental nutrition program for women, infants, and children (WIC) exhibited a protective association against late/no prenatal care utilization. The magnitude of association between community-level partisan voting patterns and expenditures on some maternal child health programs increased in non-beneficial directions. Simulated scenarios show a high combined impact on prenatal care utilization among women who have multiple disadvantages. CONCLUSIONS: Our findings provide a compelling picture of the important roles that individual characteristics-particularly low education and young age-play in late/no prenatal care utilization among pregnant women. Targeted outreach to individuals with high disadvantage characteristics, particularly those with multiple disadvantages, may help to increase first trimester entry to utilization of prenatal care. Finally, WIC may have played a valuable role in reducing late/no prenatal care utilization, and its effectiveness during the Great Recession as a policy-based approach to reducing late/no prenatal care utilization should be further explored.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».