Associations Between Socioeconomic Status and Adverse Pregnancy Outcomes: A Greater Magnitude of Perinatal Inequities in Montreal Than in Brussels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective This paper compares the associations between socioeconomic status (SES) and 1) low birth weight (LBW) and 2) preterm birth, in Brussels and Montreal, and discusses hypotheses that may explain the differences between these two regions. Methods This population-based study uses administrative databases from Belgian and Quebec birth records. The analysis is based on 97,844 and 214,620 singleton live births in Brussels and Montreal, respectively. Logistic regression models were developed for each region in order to estimate the relationship between SES (maternal education and income quintile) and pregnancy outcomes. The analyses were performed for all births according to the mother’s origin. Results SES is associated with LBW and preterm birth in both regions. This association varies according to the mother’s birth place; the impact of SES being greater for mothers born in Belgium or Canada than for those born abroad. The main difference between the two regions concerns the magnitude of perinatal inequalities, which is greater in Montreal than in Brussels, whether among the general population, native-born mothers, or immigrant mothers. Conclusion Significant differences in social inequalities in perinatal health are observed between Brussels and Montreal. The different characteristics of low-income and immigrant households between the two contexts help explain these results. In fact, the poor are relatively poorer in Quebec than in Belgium and live in a more unequal context.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».