Maternal and neonatal health outcomes for First Nations Australian women and children: A retrospective cohort study in a Western Sydney metropolitan tertiary referral centre
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To analyse key pregnancy and birth outcomes for First Nations women and children at a Western Sydney metropolitan tertiary referral centre. Methods: The birth and health-determining characteristics of 470 First Nations infants born at Nepean Hospital in 2018 and their mothers were included in a retrospective audit and compared with a contemporaneous control group of 470 infants and their mothers. Results: Mothers of First Nations infants had significantly higher rates of socioeconomic disadvantage (P < 0.001), psychosocial vulnerability (P < 0.007), mental illness (P < 0.001), teenage pregnancy (P < 0.001), smoking (45.6% vs. 19.4%, P < 0.001) and drug and alcohol use than control mothers (P < 0.001, P < 0.048). First Nations peoples did not have increased rates of maternal morbidity, nor any difference in rates of Caesarean section, resuscitation at birth, NICU admission, preterm birth or low birth weight in multivariable analysis. However, multivariable analysis demonstrated significant associations between low birth weight and maternal smoking (P < 0.001), hypertension (P < 0.01) and drug use (P < 0.01). Conclusions: Despite challenges facing First Nations mothers and infants, our study found no significant difference in maternal morbidity nor adverse birth outcomes for First Nations infants. The study occurred in the context of culturally specific, First Nations-led antenatal and infant services. Future studies should further investigate relationships between participation in these services and health outcomes. This could identify strengths and areas for improvement in current services, with the goal of further improving outcomes for First Nations peoples through targeted health services that address their psychosocial vulnerabilities and support women to make healthy choices during pregnancy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».