Variation in relationships between maternal age at first birth and pregnancy outcomes by maternal race: a population-based cohort study in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate absolute risks of obstetric outcomes in the USA according to maternal age at first birth from age 15 to 45 separately by maternal race. DESIGN AND SETTING: Population-based cohort study. SETTING: Vital statistics Birth Cohort-Linked Birth- Infant Death Data Files and Fetal Death Data Files in the USA. PARTICIPANTS: 16 514 849 births to nulliparous women from 2004 to 2013. OUTCOME MEASURES: We estimated absolute risks of obstetric outcomes (multiple gestations, caesarean delivery, early and late preterm birth, small for gestational age birth, stillbirth, neonatal mortality, postneonatal infant mortality) at each year of maternal age from 15 to 45 years using logistic regression in the overall population and stratified by maternal race. We modelled maternal age flexibly to allow curvilinear shapes and plotted risk curves for each outcome. RESULTS: In the overall population, multiple gestations, caesarean delivery and stillbirth risks were lowest at young maternal ages with linear or quadratic increases with age. Curves for preterm birth, small for gestational age, neonatal mortality and postneonatal mortality were u or j shaped, with nadirs between 20 and 29 years, and elevated risks at both younger and older maternal ages. In race-stratified analyses, the shapes of the curves were generally similar across races. Risks increased for all women for all outcomes after age 30. However, increased risks at young maternal ages were most pronounced for white and Asian/Pacific Islander women, for whom young childbearing was least common. Conversely, risks at older ages were more pronounced for Black and American Indian/Alaska Native women, for whom delayed childbearing was least common. CONCLUSION: Our findings confirm risks associated with first births to women younger than 20 and older than 30 years, provide easily interpretable risk curves and illuminate variability in these relationships across categories of maternal race in the USA.
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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 | 0,001 | 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 ».