Maternal and neonatal health in Canada’s Black communities: A scoping review of epidemiologic studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Black-White disparities in maternal and neonatal morbidity and mortality highlight health inequities in several settings, yet such racial disparities in Canada are not well defined. Our objective was to conduct a scoping review to identify the extent of epidemiologic evidence assessing Black-White disparities in maternal and neonatal health in Canada. METHODS: We included peer-reviewed epidemiologic studies which measured maternal or neonatal outcomes in Black versus White individuals in Canada. We searched OVID platforms (MEDLINE, Embase, Emcare) from inception to May 9, 2024, using keywords and controlled vocabulary terms related to race and maternal and neonatal morbidity and mortality. Results synthesis was carried out using descriptive analysis. SYNTHESIS: After exclusions, six retrospective cohort studies were included in the scoping review. The majority of the included studies used data obtained from provincial datasets (n = 5), defined maternal race using self-reported race (n = 5), and were set in Ontario (n = 4). All studies reported one or more significant associations between race and adverse maternal or neonatal outcomes, with Black individuals experiencing higher rates of spontaneous fetal loss (n = 1), perinatal mortality (n = 1), preterm birth (n = 3), small for gestational age infants (n = 1), low Apgar scores (n = 2), congenital heart disease (n = 1), neonatal intensive care unit admission (n = 1), preeclampsia (n = 2), gestational diabetes (n = 1), and inadequate gestational weight gain (n = 1). CONCLUSION: Although literature on the topic is sparse, Black-White disparities in maternal and neonatal health in Canada are apparent. National, population-based data are needed to provide a comprehensive understanding of racial disparities in maternal and neonatal health and the factors driving these differences.
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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 | 0,024 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».