Impact of evolving fertility policies on maternal and neonatal outcomes in southeastern China: a 10-year population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: After over three decades of the one-child policy (OCP), China introduced the partial two-child policy (PTCP) in 2013 and the universal two-child policy (UTCP) in 2015. However, their potential impacts on maternal and neonatal health remain unclear. This study aimed to examine temporal changes in maternal characteristics and neonatal outcomes across different policy periods. METHODS: We used data from a population-based pregnancy registry in Ximen, China. Maternal characteristics and neonatal outcomes were compared across the three periods: OCP (2012-2014), PTCP (2014-2016), and UTCP (2016-2021). Joinpoint regression and interrupted time series (ITS) model were applied to evaluate temporal trends and quantify the effect of policy implementation on trends over time. RESULTS: Among 491 895 pregnancies, the proportion of advanced maternal age and multiparity rose significantly after policy shifts. Maternal obesity, hypertensive disorders of pregnancy, and gestational diabetes showed steady increases. Monthly births peaked in 2016, then declined below the pre-PTCP baseline level by 2020. Compared to OCP, the prevalence of birth defects (BDs) increased by 62% during PTCP and 204% during UTCP. Preterm birth and low Apgar scores also rose. ITS indicated a significant post-UTCP acceleration in BDs (β3 = 2.57), largely driven by circulatory system BDs, with maternal age acting as a partial mediator. CONCLUSION: China's TCP implementation was associated with notable shifts in maternal risk profiles and increased adverse neonatal outcomes, underscoring the need for continuous maternal-child health monitoring during fertility policy transitions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».