Association between race/skin color and premature birth: a systematic review with meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT OBJECTIVE To analyze the association between race/skin color and the occurrence of prematurity. METHODS Meta-analysis with observational studies, selected by a systematic review in the bibliographic databases Medline and Biblioteca Virtual da Saúde with the descriptors: “Race or ethnic group” and “ethnicity and health” associated with the words “infant premature” and “obstetric labor premature”. Articles published in the period from 2010 to 2014, of the observational epidemiological type, in Portuguese, English and Spanish, were included. Articles that did not have abstracts or that were review articles, theses, dissertations, and editorials were excluded. We adopted the relative risk and their respective confidence intervals (95%CI) as measures of effect, obtained through the random effect model and represented by the forest plot type graph. The Egger test and the Newcastle-Ottawa scale, respectively, were used to analyze possible publication biases and the quality of the studies. RESULTS Of the 926 articles identified, 17 were eligible for the study. Of the 17 full texts published, seven were retrospective cohort studies, nine were cross-sectional studies, and one was a case-control study. Except for one study, the others reported a positive association between race/color of skin and prematurity. Compared with full-term newborns, the relative risk of the combined effect in those born preterm was 1.51 (95%CI 1.39-1.69). The funnel chart suggested publication bias. CONCLUSIONS The present meta-analysis indicated a positive association for the risk of prematurity according to race/skin color.
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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 | 0,016 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».