Preconception Health Characteristics of Women with Disabilities in Ontario: A Population-Based, Cross-Sectional Study
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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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».