Preconception Health Indicators and Deprivation: A Cross‐Sectional Study Using National Maternity Healthcare Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To use routinely-collected maternity healthcare data to (1) describe the prevalence of key preconception indicators (e.g., smoking, folic acid supplement use) and (2) explore differences in prevalence by deprivation. DESIGN: Retrospective population-based study. SETTING: Northern Ireland (NI). POPULATION: 255 177 pregnancies recorded in the Northern Ireland MATernity System (NIMATS). METHODS: Anonymised NIMATS data recorded during antenatal booking appointments (2011-2021) were accessed through the Honest Broker Service and analysed using R. Prevalences were calculated for each indicator, and logistic regression models explored the relationships between each preconception indicator and area-level deprivation quintiles. The indicators included were selected based on the current evidence base, availability in NIMATS, indicator modifiability and Patient and Public Involvement and Engagement. MAIN OUTCOME MEASURES: Preconception indicators, including behavioural factors (e.g., planned pregnancy), pre-existing health conditions (e.g., severe mental health) and area-based deprivation. RESULTS: A high proportion of women had sub-optimal preconception indicators (e.g., 21.3% living with obesity). Women living in the most deprived quintile generally had a higher prevalence of risk factors than women in the least deprived quintile (e.g., smoking prevalence was 25.7% in the most deprived quintile and 5.6% in the least deprived quintile). CONCLUSIONS: Population-based maternity data in NI highlight many areas of women's preconception health that require improvement and support, especially for women living in the areas of greatest deprivation. Although these findings are a reference point to inform interventions, policy and ongoing monitoring of preconception health in NI, they should be interpreted in light of the methodological limitations of the data.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».