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Enregistrement W4321003801 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.56203

Severe Maternal Morbidity and Mortality Among Immigrant and Canadian-Born Women Residing Within Low-Income Neighborhoods in Ontario, Canada

2023· article· en· W4321003801 sur OpenAlexaffabout
Jennifer A. Jairam, Simone N. Vigod, Arjumand Siddiqi, Jun Guan, Alexa Boblitz, Xuesong Wang, Patricia O’Campo, Joel G. Ray

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesWomen's College HospitalPublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationDemographyLow incomeGeographyMedicineGerontologySocioeconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Evidence indicates that immigrant women and women residing within low-income neighborhoods experience higher adversity during pregnancy. Little is known about the comparative risk of severe maternal morbidity or mortality (SMM-M) among immigrant vs nonimmigrant women living in low-income areas. Objective: To compare the risk of SMM-M between immigrant and nonimmigrant women residing exclusively within low-income neighborhoods in Ontario, Canada. Design, Setting, and Participants: This population-based cohort study used administrative data for Ontario, Canada, from April 1, 2002, to December 31, 2019. Included were all 414 337 hospital-based singleton live births and stillbirths occurring between 20 and 42 weeks' gestation, solely among women residing in an urban neighborhood of the lowest income quintile; all women were receiving universal health care insurance. Statistical analysis was performed from December 2021 to March 2022. Exposures: Nonrefugee immigrant status vs nonimmigrant status. Main Outcomes and Measures: The primary outcome, SMM-M, was a composite outcome of potentially life-threatening complications or mortality occurring within 42 days of the index birth hospitalization. A secondary outcome was SMM severity, approximated by the number of SMM indicators (0, 1, 2 or ≥3 indicators). Relative risks (RRs), absolute risk differences (ARDs), and odds ratios (ORs) were adjusted for maternal age and parity. Results: The cohort included 148 085 births to immigrant women (mean [SD] age at index birth, 30.6 [5.2] years) and 266 252 births to nonimmigrant women (mean [SD] age at index birth, 27.9 [5.9] years). Most immigrant women originated from South Asia (52 447 [35.4%]) and the East Asia and Pacific (35 280 [23.8%]) regions. The most frequent SMM indicators were postpartum hemorrhage with red blood cell transfusion, intensive care unit admission, and puerperal sepsis. The rate of SMM-M was lower among immigrant women (2459 of 148 085 [16.6 per 1000 births]) than nonimmigrant women (4563 of 266 252 [17.1 per 1000 births]), equivalent to an adjusted RR of 0.92 (95% CI, 0.88-0.97) and an adjusted ARD of -1.5 per 1000 births (95% CI, -2.3 to -0.7). Comparing immigrant vs nonimmigrant women, the adjusted OR of having 1 SMM indicator was 0.92 (95% CI, 0.87-0.98), the adjusted OR of having 2 indicators was 0.86 (95% CI, 0.76-0.98), and the adjusted OR of having 3 or more indicators was 1.02 (95% CI, 0.87-1.19). Conclusions and Relevance: This study suggests that, among universally insured women residing in low-income urban areas, immigrant women have a slightly lower associated risk of SMM-M than their nonimmigrant counterparts. Efforts aimed at improving pregnancy care should focus on all women residing in low-income neighborhoods.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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