Racial discrimination and adverse pregnancy outcomes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Racial discrimination has been consistently linked to various health outcomes and health disparities, including studies associating racial discrimination with patterns of racial disparities in adverse pregnancy outcomes. To expand our knowledge, this systematic review and meta-analysis assesses all available evidence on the association between self-reported racial discrimination and adverse pregnancy outcomes. Methods Eight electronic databases were searched without language or time restrictions, through January 2022. Data were extracted using a pre-piloted extraction tool. Quality assessment was conducted using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS), and across all included studies using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach. Random effects meta-analyses were performed on preterm birth and small for gestational age. Heterogenicity was assessed using Cochran’s χ 2 test and I 2 statistic. Results Of 13 597 retrieved records, 24 articles were included. Studies included cohort, case–control and cross-sectional designs and were predominantly conducted in the USA (n=20). Across all outcomes, significant positive associations (between experiencing racial discrimination and an adverse pregnancy event) and non-significant associations (trending towards positive) were reported, with no studies reporting significant negative associations. The overall pooled odds ratio (OR) for preterm birth was 1.40 (95% CI 1.17 to 1.68; 13 studies) and for small for gestational age it was 1.23 (95% CI 0.76 to 1.99; 3 studies). When excluding low-quality studies, the preterm birth OR attenuated to 1.31 (95% CI 1.08 to 1.59; 10 studies). Similar results were obtained across sensitivity and subgroup analyses, indicating a significant positive association. Conclusion These results suggest that racial discrimination has adverse impacts on pregnancy outcomes. This is supported by the broader literature on racial discrimination as a risk factor for adverse health outcomes. To further explore this association and underlying mechanisms, including mediating and moderating factors, higher quality evidence from large ethnographically diverse cohorts is needed.
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 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 | 0,017 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».