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Enregistrement W4285493100 · doi:10.1002/uog.26030

Impact of rural residence and low socioeconomic status on rate and timing of prenatal detection of major congenital heart disease in a jurisdiction of universal health coverage

2022· article· en· W4285493100 sur OpenAlexaffabout
A. Kaur, Lisa K. Hornberger, Deborah Fruitman, Deliwe P. Ngwezi, Luke Eckersley

Notice bibliographique

RevueUltrasound in Obstetrics and Gynecology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineResidencePrenatal diagnosisSocioeconomic statusPrenatal carePediatricsGreat arteriesObstetricsHeart diseaseDemographyPregnancyFetusPopulationEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Socioeconomic status (SES) and distance of residence from tertiary care may impact fetal detection of congenital heart disease (CHD), partly through reduced access to and quality of obstetric ultrasound screening. It is unknown whether SES and remoteness of residence (RoR) affect prenatal detection of CHD in jurisdictions with universal health coverage. We examined the impact of SES and RoR on the rate and timing of prenatal diagnosis of major CHD within the province of Alberta in Canada. METHODS: In this retrospective study, we identified all fetuses and infants diagnosed with major CHD in Alberta, from 2008 to 2018, that underwent cardiac surgical intervention within the first year after birth, died preoperatively, were stillborn or underwent termination. Using maternal residence postal code and geocoding, Chan SES index quintile, geographic distance from a tertiary-care fetal cardiology center and the Canadian Index of Remoteness (IoR) were calculated. Outcome measures included rates of prenatal diagnosis and diagnosis after 22 weeks' gestation. Risk ratios (RR) were calculated using log-binomial regression and stratified by rural (≥ 100 km from tertiary care) or metropolitan (< 100 km from tertiary care) residence, adjusting for year of birth and the obstetric ultrasound screening view in which CHD would most likely be detected (four-chamber view; outflow-tract view; three-vessel or three-vessels-and-trachea or non-standard view; septal view). RESULTS: Of 1405 fetuses/infants with major CHD, prenatal diagnosis occurred in 814 (57.9%). Residence ≥ 100 km from tertiary care (adjusted RR, 1.19; 95% CI, 1.05-1.34) and higher IoR (adjusted RR, 1.9; 95% CI, 1.1-3.3) were associated with missed prenatal diagnosis of major CHD. Similarly, residence ≥ 100 km from tertiary care (adjusted RR, 1.41; 95% CI, 1.22-1.62) and higher IoR (adjusted RR, 3.6; 95% CI, 2.2-8.2) were associated with prenatal diagnosis after 22 weeks. Although adjusted and unadjusted analyses showed no association between Chan SES index quintile and prenatal-diagnosis rate overall nor for residence in rural areas, in metropolitan regions, lower SES quintiles were associated with missed prenatal diagnosis (quintile 1: RR, 1.24; 95% CI, 1.02-1.50) and higher risk of diagnosis after 22 weeks' gestation (quintile 1: RR, 1.46; 95% CI, 1.10-1.93; quintile 2: RR, 1.66; 95% CI, 1.24-2.23). CONCLUSIONS: Despite universal healthcare, rural residence in Alberta is associated with lower rate of prenatal diagnosis of major CHD and higher risk of late prenatal diagnosis (≥ 22 weeks). Within metropolitan regions, lower SES impacts negatively prenatal-diagnosis rate and timing. © 2022 International Society of Ultrasound in Obstetrics and Gynecology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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