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Enregistrement W4387845308 · doi:10.1177/21695067231192873

Racial and ethnic disparities in long-term contraception use among the birthing population at an academic hospital in the Southeastern United States

2023· article· en· W4387845308 sur OpenAlexaff
Tosin Yinka Akintunde, Jeffrey T. Howard, Dulaney A. Wilson, Amartha Gore, Christine H. Morton, Latha Hebbar, Chris I. Goodier, Myrtede Alfred

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésEthnic groupOddsMedicineHealth equityPsychological interventionHealth careEquity (law)Family medicineReproductive healthPopulationDemographyNursingPublic healthEnvironmental healthPolitical scienceLogistic regressionSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ensuring women and birthing people have access to the contraceptive of their choice is essential for patient-centered care, health equity, and reproductive justice. While trends in national data in the United States reveal racial disparities in long-term contraceptive use, health-system and hospital-level investigations are essential to understand disparities and encourage interventions. We used data from 5011 patients who delivered at a large academic hospital to determine the effect of race/ethnicity and social vulnerability index (SVI) on the odds of undergoing a long-term contraceptive procedure. Results indicate that SVI substantially affects the odds of long-term contraception for non-Hispanic White women and birthing people. In contrast, Hispanic and non-Hispanic Black women and birthing people have significantly higher odds of undergoing a long-term contraceptive procedure due to race/ethnicity. Contributions to these disparities may be based on factors including healthcare providers, organizational and external policies. Interventions at all levels of care are essential to address disparities in contraceptive care, outcomes, and patient experience.

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)0,001
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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