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Enregistrement W4411456453 · doi:10.1111/1471-0528.18256

Preconception Health Indicators and Deprivation: A Cross‐Sectional Study Using National Maternity Healthcare Data

2025· article· en· W4411456453 sur OpenAlexfundno aff
Emma H Cassinelli, Lisa Kent, Kelly‐Ann Eastwood, Danielle Schoenaker, Michelle C. McKinley, Laura McGowan

Notice bibliographique

RevueBJOG An International Journal of Obstetrics & Gynaecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health Research Southampton Biomedical Research CentreQueen's UniversityQueen's University BelfastPublic Health AgencyNational Institute for Health and Care ResearchDepartment for the Economy
Mots-clésMedicinePsychological interventionLogistic regressionEnvironmental healthPopulationCross-sectional studyPublic healthPregnancySocial deprivationPovertyHealth careDemographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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