The effect of parental race on fetal and infant mortality in twin gestations.
Notice bibliographique
Résumé
Previous work has found that singleton birth outcomes are better if the father is black and the mother is white than if the father is white and the mother is black. We sought to examine the effects of parental race on fetal and infant mortality in twins. We analyzed the fetal and infant mortality rates in four groups [both parents white (W-W), both parents black (B-B), father black and mother white (FB-MW), and father white and mother black (FW-MB)], using the 1995--1997 U.S. twin registry data (249,221 twins). Compared to W-W, the infant mortality for B-B, FW-MB, and FB-MW (respectively, relative risk [RR] 1.84, 95% confidence interval [CI] 1.73-1.95; RR 1.39, 95% CI 1.03-1.51; and RR 1.49, 95% CI 1.26-1.77) were all significantly different from W-W but not from each other. When fetal mortality was added to infant mortality, the combined mortality was highest for B-B (RR 1.66, 95% CI 1.58-1.75), intermediate for FW-MB (RR 1.18, 95% CI 0.92-1.51) and FB-MW (RR 1.37, 95% CI 1.19-1.58) and lowest for W-W. Thus, twin infants born to black parents have higher risk of fetal and infant mortality compared with twin infants born to white parents and infants of mixed race parents generally have intermediate outcomes.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».