A Scoping Review of Risk Factors of Hypertensive Disorders of Pregnancy in Black Women Living in High-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertensive disorders of pregnancy (HDP) are maternity-related increases in blood pressure (eg, gestational hypertension, preeclampsia, and eclampsia). Compared with women of other races in high-income countries, Black women have a comparatively higher risk of an HDP. Intersectionality helps to provide a deeper understanding of the multifactorial identities that affect health outcomes in this high-risk population. OBJECTIVE: In this review, we sought to explore the literature on HDP risk factors in Black women living in high-income countries and to assess the interaction of these risk factors using the conceptual framework of intersectionality. METHODS: We conducted this review using the Arksey and O'Malley methodology with enhancements from Levac and colleagues. Published articles in English on HDP risk factors with a sample of not less than 10% of Black women in high-income countries were included. Six databases, theses, and dissertations were searched from January 2000 to July 2021. A thematic analysis was used to summarize the results. RESULTS: A final total of 36 studies were included from the 15 480 studies retrieved; 4 key themes of HDP risks were identified: (1) biological; (2) individual traditional; (3) race and ethnicity, geographical location, and immigration status; and (4) gender related. These intersectional HDP risk factors intersect to increase the risk of HDP among Black women living in high-income countries. CONCLUSION: Upstream approaches are recommended to lower the risks of HDP in this population.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».