Neighbourhood maternal socioeconomic status indicators and risk of congenital heart disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to examine the relationships between various maternal socioeconomic status (SES) indicators and the risk of congenital heart disease (CHD). METHODS: This was a population-based retrospective cohort study, including all singleton stillbirths and live births in Ontario hospitals from April 1, 2012 to March 31, 2018. Multivariable logistic regression models were performed to examine the relationships between maternal neighbourhood household income, poverty, education level, employment and unemployment status, immigration and minority status, and population density and the risk of CHD. All SES variables were estimated at a dissemination area level and categorized into quintiles. Adjustments were made for maternal age at birth, assisted reproductive technology, obesity, pre-existing maternal health conditions, substance use during pregnancy, rural or urban residence, and infant's sex. RESULTS: Of 804,292 singletons, 9731 (1.21%) infants with CHD were identified. Compared to infants whose mothers lived in the highest income neighbourhoods, infants whose mothers lived in the lowest income neighbourhoods had higher likelihood of developing CHD (adjusted OR: 1.29, 95% CI: 1.20-1.38). Compared to infants whose mothers lived in the neighbourhoods with the highest percentage of people with a university or higher degree, infants whose mothers lived in the neighbourhoods with the lowest percentage of people with university or higher degree had higher chance of CHD (adjusted OR: 1.34, 95% CI: 1.24-1.44). Compared to infants whose mothers lived in the neighbourhoods with the highest employment rate, the odds of infants whose mothers resided in areas with the lowest employment having CHD was 18% higher (adjusted OR: 1.18, 95% CI: 1.10-1.26). Compared to infants whose mothers lived in the neighbourhoods with the lowest proportion of immigrants or minorities, infants whose mothers resided in areas with the highest proportions of immigrants or minorities had 18% lower odds (adjusted OR: 0.82, 95% CI: 0.77-0.88) and 16% lower odds (adjusted OR: 0.84, 95% CI: 0.78-0.91) of CHD, respectively. CONCLUSION: Lower maternal neighbourhood household income, poverty, lower educational level and unemployment status had positive associations with CHD, highlighting a significant social inequity in Ontario. The findings of lower CHD risk in immigrant and minority neighbourhoods require further investigation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».