Association of maternal socioeconomic status and race with risk of congenital heart disease: a population-based retrospective cohort study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the interrelationships between maternal socioeconomic status (SES), race and congenital heart diseases (CHD) among infants. DESIGN: Retrospective cohort study. STUDY SETTING: Ontario, Canada. STUDY POPULATION: All singleton stillbirths and live births born in hospitals between 1 April 2012 and 31 March 2018 in Ontario, Canada (n=804 292). OUTCOME: CHD. ANALYSIS: Multivariable logistic regression models were performed to assess associations between maternal neighbourhood household income, education level, race and CHD while adjusting for maternal age at birth, assisted reproductive technology, obesity, pre-existing health conditions, substance use during pregnancy, maternal rural residence and infant's sex. RESULTS: Compared with infants whose mothers lived in the highest median household income neighbourhoods, infants whose mothers lived in the lowest median income neighbourhoods had a higher likelihood of having CHD (adjusted OR 1.15, 95% CI 1.06 to 1.24). Compared with infants whose mothers lived in neighbourhoods with more people with a university or higher degree, those infants whose mothers lived in neighbourhoods with less people with a university or higher degree had a higher chance of developing CHD (adjusted OR 1.26, 95% CI 1.16 to 1.36). Compared with white mothers, black mothers had a higher odds of giving birth to a child with CHD (adjusted OR 1.40, 95% CI 1.27 to 1.54). No association was detected between White and Asian mothers and CHD among infants. CONCLUSIONS: Our study indicates that there are inequities in CHD burden by maternal SES and race in Ontario, Canada. Further investigation is needed to examine racial variation in CHD using more detailed ethnic data.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».