Association between race/skin color and premature birth: a systematic review with meta-analysis
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Analisar a associação entre raça/cor da pele e a ocorrência da prematuridade. MÉTODOS: Meta-análise com estudos observacionais, selecionados por revisão sistemática em bases de dados bibliográficos Medline e Biblioteca Virtual da Saúde com os descritores: “Race or ethnic group” e “ethnicity and health” associados às palavras “infant premature” e “obstetric labor premature”. Foram incluídos os artigos publicados no período de 2010 a 2014, do tipo epidemiológico observacional, nas línguas portuguesa, inglesa e espanhola. Foram excluídos os artigos que não possuíam resumos ou que fossem artigos de revisão, teses, dissertações e editorias. Foi adotado o risco relativo e seus respectivos intervalos de confiança (IC95%) como medidas de efeito, obtidos por meio do modelo de efeito aleatório e representados a partir do gráfico do tipo forest plot. Para analisar os possíveis vieses de publicação e qualidade dos estudos, foi utilizado o teste de Egger e a escala de Newcastle-Ottawa, respectivamente. RESULTADOS: Dos 926 artigos identificados, 17 foram elegíveis para o estudo. Dos 17 textos completos publicados, sete eram estudos de coorte retrospectiva, nove eram transversais e um era caso-controle. Com exceção de um estudo, os demais relataram associação positiva entre a raça/cor da pele e a prematuridade. Comparado com recém-nascidos a termo, o risco relativo do efeito combinado naqueles que nasceram prematuros foi de 1,51 (IC95% 1,39–1,69). O gráfico de funil sugeriu viés de publicação. CONCLUSÕES: A presente meta-análise indicou uma associação positiva para o risco da prematuridade segundo a raça/cor da pele.
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 | 0.013 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.014 | 0.027 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".