Comparaison du profil de santé périnatale des femmes immigrantes haïtiennes à celui des femmes nées au Canada, pour la période 1981-2006, au Québec
Bibliographic record
Abstract
Objectif: Cette étude vise à examiner l’issue de la grossesse des mères-nées haïtiennes pour la prématurité, la naissance de faible poids (NFP) et le retard-de-croissance intra-utérine (RCIU) et étudier leur tendance temporelle au Québec. Méthode: Étude populationnelle sur les naissances vivantes simples au Québec de 1981-2006 (N = 2 193 637). À l’aide des modèles de régression logistique, prenant comme référence les mères-nées canadiennes, les associations entre l’issue défavorable de grossesse et les mères-nées haïtiennes étaient étudiées. Résultats: Les proportions de prématurité, de NFP et du RCIU sont plus fréquentes chez les mères-nées haïtiennes (8,5%, 7,5% et 12,6% respectivement) que chez les Canadiennes (5,8%; 5,1% et 11,5% respectivement). Ajustés pour les variables de confusions potentielles (âge maternel, éducation, parité, statut matrimonial, sexe, période-de-naissance), les susceptibilités de prématurité, NFP et RCIU demeuraient plus élevés chez les mères-nées haïtiennes (RC 1,44 IC 95% [1,36-1,52] ; RC 1,40 IC 95% [1,32-148] ; RC 1,09 IC 95% [1,04-1,14] respectivement). Les susceptibilités de prématurité, de NFP et du RCIU augmentaient avec le temps chez les mères-nées haïtiennes. Conclusion : Les mères-nées haïtiennes ont une issue de grossesse défavorable pour la prématurité, NFP et RCUI comparée aux mères-nées canadiennes. Des recherches sur les facteurs responsables de ces associations et des interventions pour améliorer la santé périnatale des immigrants haïtiens, diminuer les inégalités de santé sont nécessaires au Québec.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".