Temporal trends of key preconception indicators among women in Northern Ireland, UK: an analysis of maternity healthcare data 2011–2021
Notice bibliographique
Résumé
Optimizing preconception health offers an opportunity to reverse unfavourable trends in modifiable risk factors and improve reproductive outcomes. This study aims to report the yearly prevalence of key biopsychosocial preconception indicators for over a decade, as reported at antenatal booking appointments in Northern Ireland (UK). The indicators include area-level deprivation, planned pregnancies, and body mass index (BMI) between 2011 and 2021, as well as pre- and early-pregnancy folic acid supplement use between 2015 and 2020. This population-based study was conducted using annual routinely collected maternity data from the Northern Ireland Maternity System (NIMATS). R, accessed via the UK Secure eResearch Platform, was used to calculate yearly proportions. Multinomial regression models explored the relationship between each preconception indicator and year of booking appointment. Patient and Public Involvement and Engagement were integrated throughout the study. Of the 255 117 pregnancies included between 2011 and 2021, 21.4% were from women living in the most deprived quintile and 70.6% from women who reported a planned pregnancy. Obesity rates increased over the study period (e.g. obesity class I: 12.0%-16.1%), and preconception folic acid supplement use remained inadequate, though the use of supplements containing 5 mg of folic acid increased between 2015 and 2020 (400 µg: 34.4%-30.03%; 5 mg: 3.6%-5.0%). Efforts are needed to reverse negative public health consequences of sub-optimal preconception health indicators. Notably, folic acid supplement use was predominantly initiated after conception, suggesting that a renewed focus is needed, particularly supporting women with the greatest need, such as those in the most deprived areas.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».