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Enregistrement W4399491012 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.15921

Preterm Birth, Family Income, and Intergenerational Income Mobility

2024· article· en· W4399491012 sur OpenAlexafffundabout
Asma M. Ahmed, Eleanor Pullenayegum, Sarah D. McDonald, Marc Beltempo, Shahirose Premji, Roaa Shoukry, Jason D. Pole, Fabiana Bacchini, Prakesh S. Shah, Petros Pechlivanoglou

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensMount Sinai HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesMcGill UniversityQueen's UniversityMcMaster UniversitySickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDemographySocioeconomic statusMedicineFamily incomeGestational ageLogistic regressionPercentileHousehold incomeMultinomial logistic regressionBirth orderPregnancyPopulationGeographyEnvironmental healthInternal medicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Preterm birth (PTB) has been associated with lower income in adulthood, but associations with intergenerational income mobility and the role of family socioeconomic status (SES) as modifying factor are unclear. Objectives: To assess whether the association between PTB and income differs according to family SES at birth and to assess the association between PTB and intergenerational income mobility. Design, Setting, and Participants: This study comprised a matched cohort of live births in Canada between January 1, 1990, and December 31, 1996, with follow-up until December 31, 2018. Statistical analysis was performed between May 2023 and March 2024. Exposure: Preterm birth, defined as birth between 24 and 37 weeks' gestational age (with gestational age subcategories of 34-36, 32-33, 28-31, and 24-27 weeks) vs early and full term births (gestational age, 37-41 weeks). Main Outcomes and Measures: Associations between PTB and annual adulthood income in 2018 Canadian dollars were assessed overall (current exhange rate: $1 = CAD $1.37) and stratified by family income quintiles, using generalized estimating equation regression models. Associations between PTB and percentile rank change (ie, difference between the rank of individuals and their parents in the income distribution within their respective generations) and upward or downward mobility (based on income quintile) were assessed using linear and multinomial logistic regressions, respectively. Results: Of 1.6 million included births (51.1% boys and 48.9% girls), 6.9% infants were born preterm (5.4% born at 34-36 weeks, 0.7% born at 32-33 weeks, 0.5% born at 28-31 weeks, and 0.2% born at 24-27 weeks). After matching on baseline characteristics (eg, sex, province of birth, and parental demographics) and adjusting for age and period effects, PTB was associated with lower annual income (mean difference, CAD -$687 [95% CI, -$788 to -$586]; 3% lower per year), and the differences were greater among those belonging to families in the lowest family SES quintile (mean difference, CAD -$807 [95% CI, -$998 to -$617]; 5% lower per year). Preterm birth was also associated with lower upward mobility and higher downward mobility, particularly for those born earlier than 31 weeks' gestational age (24-27 weeks: mean difference in percentile rank change, -8.7 percentile points [95% CI, -10.5 to -6.8 percentile points]). Conclusions and Relevance: In this population-based matched cohort study, PTB was associated with lower adulthood income, lower upward social mobility, and higher downward mobility, with greater differences among those belonging to economically disadvantaged families. Interventions to optimize socioeconomic outcomes of preterm-born individuals would need to define target population considering SES.

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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,524

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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