Racial disparities in maternal blood transfusion in the United States by mode of delivery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite well-documented racial disparities in maternal health in the United States, gaps remain in characterizing the distribution of these disparities in maternal blood transfusion. OBJECTIVE: To assess racial disparities in maternal blood transfusion using detailed, self-identified racial groupings in the United States overall and stratified by mode of delivery. STUDY DESIGN: We performed a population-based, retrospective cohort study of full term, live births (2016-2021) using the National Vital Statistics System's Natality Files. Regression models were constructed to estimate adjusted odds ratios (aORs) and 95% confidence intervals (CIs) of maternal blood transfusion by self-identified maternal race in the total population, and among subgroups stratified by mode of delivery. Models were adjusted for maternal and obstetric practice factors. RESULTS: The study included 17,905,699 deliveries; maternal blood transfusion occurred in 3.4 per 1,000 deliveries. Compared with individuals who identified as White (3.3 per 1,000 transfusion rate), higher odds of transfusion were found among those who identified as American Indian and Alaska Native (AIAN; aOR 2.36, 95% CI 2.23-2.49), Black (aOR 1.15, 95% CI 1.12-1.17), Filipino (aOR 1.33, 95% CI 1.22-1.44), Korean (aOR 1.25, 95% CI 1.10-1.42), and Pacific Islander (aOR 1.63, 95% CI 1.45-1.83). The frequency of transfusion and racial disparities in transfusion varied substantially by mode of delivery. Lower rates of transfusion in Black vs White patients were observed in the spontaneous vaginal delivery (2.2 vs 2.3 per 1000; aOR 0.95, 95% CI 0.92-0.99), forceps (6.8 vs 8.9 per 1000; aOR 0.77, 95% CI 0.60-0.99), vacuum (4.2 vs 5.0 per 1000; aOR 0.85, 95% CI 0.74-0.97, and cesarean delivery with trial of labour (8.8 vs 8.9 per 1000; aOR 0.95, 95% CI 0.91-1.00) groups, while a higher rate was shown among cesarean deliveries without trial of labour (6.8 vs 4.3 per 1000; aOR 1.45, 95% CI 1.40-1.51). CONCLUSION: Racial disparities in maternal blood transfusion persist after adjustment for several confounders, particularly for AIAN and Pacific Islander individuals, and vary by mode of delivery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».