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Enregistrement W4321370501 · doi:10.1136/bmjpo-2022-001686

Preterm birth and stillbirth rates associated with socioeconomic disparities during COVID-19 pandemic: a population-based cross-sectional study

2023· article· en· W4321370501 sur OpenAlexafffundabout
Laila Aboulatta, Kaarina Kowalec, Christine Leong, Joseph A. Delaney, Jamie Falk, Silvia Alessi‐Severini, Dan Château, Qier Tan, Katherine Kearns, Christina Raimondi, Christine M. Vaccaro, Alekhya Lavu, Lara Haidar, Payam Peymani, Sherif Eltonsy

Notice bibliographique

RevueBMJ Paediatrics Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensManitoba HealthChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesResearch Manitoba
Mots-clésPandemicMedicineSocioeconomic statusDemographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PopulationCross-sectional studyLive birthPregnancyEnvironmental healthInternal medicineBiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Conflicting evidence exists on the impact of the COVID-19 pandemic restrictions on preterm birth (PTB) and stillbirth rates. We aimed to evaluate changes in PTB and stillbirth rates before and during the pandemic period and assess the potential effect modification of socioeconomic status (SES). Methods Using the linked administrative health databases from Manitoba, Canada, we conducted a cross-sectional study among all pregnant women, comparing 3.5 years pre-pandemic (1 October 2016 to 29 February 2020) to the first year of the pandemic (1 March 2020 to 31 March 2021). We used generalised linear models to assess the quarterly rates of PTB (<37 weeks) and stillbirths. We calculated the predicted trends based on pre-pandemic period data. Finally, we evaluated the PTB and stillbirth rates among lower and higher SES pregnant women (average annual household income) using subgroup analysis and interaction models. Results We examined 70 931 pregnancies in Manitoba during the study period. The risk of PTB increased by 7.7% (95%CI 1.01 to 1.13) and stillbirths by 33% (95% CI 1.08 to 1.64) during the pandemic period. Following COVID-19 restrictions implemented in March 2020, there were increases in the quarterly rates of both PTB (immediate increase (β2)=1.37; p=0.0247) and stillbirths (immediate increase (β2)=0.12; p=0.4434). Among the lower income groups, the pandemic restrictions resulted in an immediate relative increase in PTB and stillbirth rates by 20.12% (immediate increase (β2)=3.17; p=0.0057) and 27.19% (immediate increase (β2)=0.48; p=0.0852). However, over the pandemic, the overall PTB rate significantly decreased as a rebound effect by 0.85% per quarter (p=0.0004), whereas the overall stillbirth rate did not decrease significantly (slope decrease (β3) =−0.01; p=0.8296) compared with the pre-pandemic period. The quarterly rates during the pandemic among the higher income group decreased by 0.39% (p=0.1296) for PTB and increased by 0.07% (p=0.1565) for stillbirth. We observed an effect modification by SES for PTB rates (p=0.047). Conclusion While the onset of COVID-19 pandemic restrictions was not associated with significant effects on stillbirth rates, we observed an immediate and rebound effect on PTB rates. The impact of COVID-19 on preterm birth was dependent on SES, with higher influence on families with lower SES. Further studies are needed to detect future trend changes during pandemic waves after 2021 and assess potential underlying mechanisms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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