Incidence des caractéristiques individuelles et des caractéristiques du contexte sur les nouveau-nés de faible poids : une étude d'observation au Québec
Bibliographic record
Abstract
<sec> <title>Introduction</title> Nous avons analysé les liens entre certaines variables contextuelles, certaines caractéristiques des mères et le risque de donner naissance à des nouveau-nés très petits pour l'âge gestationnel (TPAG) au Québec entre 2000 et 2008. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> Les variables liées au contexte ont été tirées de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, du Recensement canadien et du Registre des naissances du Québec. Les variables individuelles provenaient aussi du Registre des naissances du Québec. Les rapports de cotes (RC), ajustés selon l'âge de la mère, la scolarité, la parité, l'état matrimonial et le pays de naissance, ont été évalués au moyen de modèles de régression logistique multiniveau (par des équations d'estimation généralisées). </sec> <sec> <title>Résultats</title> Les naissances survenues dans les quartiers présentant une proportion élevée de résidents sédentaires (RC : 1,07, intervalle de confiance [IC] à 95% : 1,01 à 1,11) et dans les quartiers présentant une proportion moyenne (RC : 1,09, IC à 95% : 1,05 à 1,15) ou élevée de résidents souffrant d'insécurité alimentaire (RC : 1,05, IC à 95% : 1,01 à 1,11) présentaient un risque accru d'être TPAG. Le risque de naissance de nouveau-né TPAG était plus faible dans les quartiers présentant une proportion moyenne de résidents mariés (RC : 0,94, IC à 95 % : 0,90 à 0,98). </sec>
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".