Elucidating the intersectional effects of race and migration on obstetric anal sphincter injury
Notice bibliographique
Résumé
Obstetric anal sphincter injury (OASI) describes severe injury to the perineum and perianal muscles following birth. OASI occurs in 4% to 6.6% of vaginal births in Canada and in approximately 4.4% of vaginal births in the United States (US). However, racial and ethnic inequities in the incidence of OASI have been demonstrated in several high-income countries. The scoping review aimed to assess the literature on the topics of race/ethnicity, migration status, and OASI. The study examined race/ethnicity and migration as risk factors. Causal mechanisms behind race/ethnicity as a risk factor (i.e., perineal length, obesity and Body Mass Index (BMI), and language barrier) were also examined. The study revealed that Asian individuals experience the greatest risk of OASI. Despite this, an updated review on the topic has not been published since 2012. This led me to the second aim of my thesis, which was to conduct a systematic review and meta-analysis to critically summarize the reported incidence of OASI in Asian subgroups, specifically. I identified 27 studies that compared OASI risk of individuals who identify as Asian vs. white. The meta-analysis pooled estimates of OASI from these studies found a 1.6-fold increase in OASI among Asian vs. white individuals (OR 1.64, 95% CI 1.48–1.80). Few studies have explored underlying causal mechanisms responsible for this relationship. This thesis is a valuable addition to the existing scholarship in both women’s health and health equity research. The exploration of core concepts surrounding the topics of race/ethnicity, migration and OASI provide this thesis with a comprehensive understanding of the studies included. The scoping review provides a clear understanding of the state of the currently available literature within the topics of race/ethnicity, migration and OASI. In addition, the systematic review and meta-analysis offers a quantitatively comprehensive understanding of Asian race/ethnicity as a risk factor of OASI. These findings can be used to guide future research in the fields of women’s health and health equity. It will also be a valuable guide when developing future health policy and clinical guidelines that prioritize equitable accessibility and availability within obstetric care.
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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 | 0,011 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».