Under-reporting of birth registrations in New South Wales, Australia
Notice bibliographique
Résumé
Background: To determine the rates of birth registration over a five-year period in New South Wales (NSW) and explore the factors associated with the rate of registration.Methods: This is a cross-sectional study using linked population databases. The study population included all births of NSW residents in NSW between 2001 and 2005.Results: Birth registration rates in NSW were 82.66% in the year of birth, 93.19% in the first year, 94.02% in the second, 94.56% in the third and 95.08% in the fourth year after birth. The non-registration of births was mainly associated with such factors as neonatal and postneonatal death (adjusted OR = 3.84, 95% CI: 3.23-4.57); being Indigenous (adjusted OR = 3.26, 95% CI: 3.10-3.43); maternal age <25 or >39 years (adjusted OR = 2.81, 95% CI: 2.72-2.90); low birthweight (<2,500 grams) (adjusted OR = 1.79, 95% CI: 1.69-1.90); living in remote areas (adjusted OR = 1.57, 95% CI: 1.52-1.63); being born after the first quarter of year (adjusted OR = 1.08-1.56, 95% CI between 1.03-1.12 and 1.49-1.64); mother having more pregnancies (adjusted OR = 1.85-7.29, 95% CI between1.78-1.93 and 6.87-7.73). Mothers who were born overseas were more likely to register their births than those born in Australia (adjusted OR = 0.72, 95% CI: 0.69-0.75). Multiple births were more likely to be registered than singleton births (adjusted OR = 0.84, 95% CI: 0.76-0.92). About one-third of the non-registrations of births in NSW were explained by the risk factors. The reasons for the remaining non-registrations need to be investigated.Conclusion: Of birth in NSW, 4.92% were not registered by the fourth year after birth. © 2012 Xu et al.; licensee BioMed Central Ltd.
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 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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».