Labour assessment programs to delay admission to labour wards
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Application of specific criteria for diagnosis of active labour as part of a labour assessment program aims to differentiate more accurately between latent and active phases of labour. OBJECTIVES: The objective of this review was to assess the effects of the use of specific criteria by caregivers in diagnosing active labour in term pregnancy. SEARCH STRATEGY: We searched the Cochrane Pregnancy and Childbirth Group trials register and the Cochrane Controlled Trials Register. Date of last search: January 1998. SELECTION CRITERIA: Randomised trials comparing caregivers' application of strict diagnostic criteria for active labour with routine care. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Trial quality was assessed. MAIN RESULTS: One study of 209 women was included. The trial was of excellent quality. Women who experienced early labour assessment were less likely to receive intrapartum oxytocics than women who received standard care (odds ratio 0.45, 95% confidence interval 0.25 to 0.80) and analgesia (odds ratio 0.36, 95% confidence interval 0.16 to 0.78). They reported higher levels of control during labour and birth (weighted mean difference 16.00, 95% confidence interval 7.52 to 24.48). There were no differences detected for rate of caesarean section and other important measures of maternal and neonatal outcome. REVIEWER'S CONCLUSIONS: Early labour assessment (which includes use of specific criteria for diagnosis of active labour) may have some positive outcomes for women at term pregnancy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».