Preconception Health Characteristics of Women with Disabilities in Ontario: A Population-Based, Cross-Sectional Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is growing recognition that preconception health, defined as the health of all reproductive-age individuals, impacts reproductive and perinatal outcomes. Although women with disabilities are becoming pregnant at increasing rates, little is known about their preconception health. Our objective was to describe the preconception health characteristics of women with physical, sensory, and intellectual/developmental disabilities and compare these characteristics with women without disabilities. Materials and Methods: We conducted a population-based cross-sectional study of 15- to 44-year-old women with physical (n = 253,184), sensory (n = 93,170), intellectual/developmental (n = 8,986), and multiple disabilities (n = 29,868), and women without these disabilities (n = 2,307,822) using Ontario health administrative data (2017–2018). We described preconception health variables related to social determinants of health, physical health status, psychosocial well-being, history of assault, medication use, and continuity of primary care and compared women with and without disabilities in crude and age-standardized analyses, with standardized differences >0.10 indicating clinically meaningful results. Results: Women with physical, sensory, intellectual/developmental, and multiple disabilities had poorer preconception health than women without disabilities. Disparities were pronounced for physical health status, psychosocial well-being, use of potentially teratogenic medications, and history of assault. Of all groups, women with intellectual/developmental disabilities had the greatest disparities. Conclusion: Further research is needed to identify contributors to poor preconception health among women with disabilities and to develop tailored preconception health interventions to meet their unique needs and experiences.
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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 | 0,003 | 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 découle