Urban-rural differences in the pregnancy-related adverse outcome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Little is known about potential urban-rural differences in adverse pregnancy outcomes. The purpose of this study is to look into the urban-rural differences in the trend of adverse maternal and neonatal outcomes. Methods We retrospectively assessed the pregnancy outcome of singleton pregnant mothers who gave birth at a tertiary hospital in Bandar Abbas, Iran, between January 1st, 2020, and January 1st, 2022. Mothers were divided into two groups based on living residency: 1) urban groupand 2) rural group.Demographic factors, obstetrical factors, maternal comorbidities, and adverse maternal and neonatal outcomeswere extracted from the electronic data of each mother. The Chi-square testwas used to compare differences between the groups for categorical variables. Logistic regression models were used to assess the association of adverse pregnancy, childbirth, and neonatal outcome with living residency. Results Of 8888 mothers that gave birth during the study period, 2989 (33.6%) lived in rural areas. Adolescent pregnancy was more common in the rural area. Urban mothers had a higher education than rural mothers. Rural mothers were at higher risk for preterm birth aOR 1.81 (CI:1.24-2.99), post-term pregnancy aOR 1.5 (CI: 1.07-2.78), anemia aOR 2.02 (CI:1.07-2.34), low birth weight (LBW) aOR 1.89 (CI: 1.56-2.11), need for neonatal resuscitation aOR 2.66 (CI: 1.78-3.14), and neonatal intensive care unit (NICU) admission aOR 1.98 (CI:1.34-2.79). On the other hand, the risk of cesarean section was significantly lower compared to urban mothers aOR 0.58 (CI: 0.34-0.99). Conclusions Our study discovered that mothers living in rural areas had a higher risk of developing anemia, preterm birth, post-term pregnancies, LBW, need for neonatal resuscitation, and NICU admission, but a lower risk of cesarean section.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».