Association entre l’ethnicité haïtienne et les hospitalisations pédiatriques au Québec
Bibliographic record
Abstract
Contexte : La population haïtienne constitue la plus grande communauté noire du Québec. Les Haïtiens ont des risques plus élevés de morbidités néonatales comparés aux non-Haïtiens. La situation demeure inconnue au niveau pédiatrique. Objectif : L’objectif est de décrire l’association entre l’ethnicité haïtienne, la mortalité et les hospitalisations pour des morbidités pédiatriques. Méthodes : Une cohorte longitudinale rétrospective de 736,498 enfants nés au Québec entre 2008 et 2020 a été analysée. L’exposition était l’origine haïtienne des enfants, déterminée par leurs parents, comparée aux enfants non-haïtiens. Le résultat primaire était la mortalité et les hospitalisations pour diverses morbidités chez les <13 ans. Les résultats secondaires incluaient les morbidités infantiles et maternelles pendant l’admission à la naissance. Les associations ont été décrites par des rapports de risques instantanés (HR) avec des intervalles de confiance de 95% (IC). Un modèle de Cox ajusté pour les caractéristiques personnelles a été utilisé. Résultats : Comparativement aux non-Haïtiens, les Haïtiens avaient un risque de mortalité plus élevé chez les 0-23 mois (HR 1,56; IC à 95% 1,00-2,45), malgré un risque d’hospitalisation plus faible (HR 0,61; IC à 95% 0,59-0,63) durant l’enfance. Les Haïtiens avaient un risque plus élevé d’anémie nutritionnelle (HR 2,53; IC à 95% 2,22-2,88) et hémolytique (HR 22,95; IC à 95% 19,53-26,96), ainsi que de complications néonatales et maternelles. Conclusion : L’ethnicité haïtienne est associée à un risque plus faible d’hospitalisation pédiatrique malgré des complications néonatales plus élevées. Les barrières et une utilisation différente du système de santé pourraient expliquer ces disparités.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".