Anemia Near Delivery Is Prevalent, Pernicious, and Associated With Lower Neighbourhood Income: An Analysis of Over 50 000 Pregnancies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Anemia in pregnancy has negative impacts on maternal and neonatal morbidity and mortality and has been described as an issue of health equity. The primary aim of our study was to describe the rates of anemia near delivery and assess whether this correlates with neighbourhood-level income status. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of pregnant persons delivering from January 2012 through December 2022 at 2 large academic centres. We used log-binomial regression to estimate the association between neighbourhood-level income quintile and anemia near delivery, defined as a hemoglobin <110 g/L within 30 days of delivery, controlling for maternal age, parity, thalassemia trait, number of fetuses, blood group, and service provider type. Secondary maternal and fetal outcomes were analyzed descriptively. RESULTS: A total of 51 782 deliveries were included; the majority were singleton (97%) pregnancies delivered vaginally (61%). Although 77% of patients had a complete blood count done within 30 days of delivery, only 13% had a ferritin value checked within 9 months of delivery. Approximately 30% of all patients were anemic near delivery, with higher rates of anemia in lower income quintiles; patients in the lowest income quintile were 18% more likely to be anemic than those in the highest income quintile (relative risk 1.18; 95% CI 1.12-1.25). CONCLUSIONS: Even within a high-resource academic setting, anemia in pregnancy is common. Given the high rates of anemia in our study, particularly, amongst patients in lower income quintiles, widespread targeted educational and system interventions are required to ensure equitable patient care.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».