Neonatal Outcomes of Mothers With a Disability
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the risk of neonatal complications among women with a disability. METHODS: This population-based cohort study comprised all hospital singleton livebirths in Ontario, Canada from 2003 to 2018. Newborns of women with a physical (N = 144 187), sensory (N = 44 988), intellectual or developmental (N = 2207), or ≥2 disabilities (N = 8823) were each compared with 1 593 354 newborns of women without a disability. Outcomes were preterm birth <37 and <34 weeks, small for gestational age birth weight (SGA), large for gestational age birth weight, neonatal morbidity, and mortality, neonatal abstinence syndrome (NAS), and NICU admission. Relative risks were adjusted for social, health, and health care characteristics. RESULTS: Risks for neonatal complications were elevated among newborns of women with disabilities compared with those without disabilities. Adjusted relative risks were especially high for newborns of women with an intellectual or developmental disability, including preterm birth <37 weeks (1.37, 95% confidence interval 1.19-1.58), SGA (1.37, 1.24-1.59), neonatal morbidity (1.42, 1.27-1.60), NAS (1.53, 1.12-2.08), and NICU admission (1.53, 1.40-1.67). The same was seen for newborns of women with ≥2 disabilities, including preterm birth <37 weeks (1.48, 1.39-1.59), SGA (1.13, 1.07-1.20), neonatal morbidity (1.28, 1.20-1.36), NAS (1.87, 1.57-2.23), and NICU admission (1.35, 1.29-1.42). CONCLUSIONS: There is a mild to moderate elevated risk for complications among newborns of women with disabilities. These women may need adapted and enhanced preconception and prenatal care, and their newborns may require extra support after birth.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».