Pregnancy and Birth Outcomes Among Middle Eastern or North African Infants and Mothers in Quebec, Canada, 2008-2020
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The health status of Middle Eastern or North African (MENA) populations in Western countries is poorly understood. We assessed whether MENA infants and mothers have a greater risk of adverse pregnancy and birth outcomes than non-MENA infants and mothers in Quebec, Canada. METHODS: We conducted a population-based observational study of 809 172 infants born to pregnant women in Quebec from 2008 through 2020. We identified infants in the MENA group based on self-reported mother tongue (Arabic or Turkish) and parents' country of birth (North African or Middle Eastern country). We compared infant and maternal outcomes, including gestational diabetes, cesarean delivery, preterm birth, severe maternal or neonatal morbidity, and other pregnancy and birth complications between the MENA and non-MENA groups. Using log-binomial regression models, we calculated risk ratios (RRs) and 95% CIs to measure the risk of adverse pregnancy and birth outcomes for the MENA group compared with the non-MENA group, adjusting for maternal age, comorbidity, and other patient characteristics. RESULTS: Compared with the non-MENA group (n = 716 387), the MENA group (n = 92 785) had an elevated risk of gestational diabetes (RR = 1.51; 95% CI, 1.48-1.55), postterm birth (RR = 1.24; 95% CI, 1.08-1.42), and short-stay neonatal intensive care unit admission (RR = 1.91; 95% CI, 1.82-1.99). However, MENA infants were 15% to 50% less likely than non-MENA infants to be born preterm, have severe neonatal morbidity, and have a mother with preeclampsia or severe maternal morbidity. CONCLUSIONS: Although findings among MENA infants and mothers in Quebec were reassuring overall, MENA infants and mothers may benefit from closer perinatal follow-up to improve complications of gestational diabetes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».