Individual and institutional determinants of caesarean section in referral hospitals in Senegal and Mali: a cross-sectional epidemiological survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Two years after implementing the free-CS policy, we assessed the non-financial factors associated with caesarean section (CS) in women managed by referral hospitals in Senegal and Mali. METHODS: We conducted a cross-sectional survey nested in a cluster trial (QUARITE trial) in 41 referral hospitals in Senegal and Mali (10/01/2007-10/01/2008). Data were collected regarding women's characteristics and on available institutional resources. Individual and institutional factors independently associated with emergency (before labour), intrapartum and elective CS were determined using a hierarchical logistic mixed model. RESULTS: Among 86 505 women, 14% delivered by intrapartum CS, 3% by emergency CS and 2% by elective CS. For intrapartum, emergency and elective CS, the main maternal risk factors were, respectively: previous CS, referral from another facility and suspected cephalopelvic-disproportion (adjusted Odds Ratios from 2.8 to 8.9); vaginal bleeding near full term, hypertensive disorders, previous CS and premature rupture of membranes (adjusted ORs from 3.9 to 10.2); previous CS (adjusted OR=19.2 [17.2-21.6]). Access to adult and neonatal intensive care, a 24-h/day anaesthetist and number of annual deliveries per hospital were independent factors that affected CS rates according to degree of urgency. The presence of obstetricians and/or medical-anaesthetists was associated with an increased risk of elective CS (adjusted ORs [95%CI] = 4.8 [2.6-8.8] to 9.4 [5.1-17.1]). CONCLUSIONS: We confirm the significant effect of well-known maternal risk factors affecting the mode of delivery. Available resources at the institutional level and the degree of urgency of CS should be taken into account in analysing CS rates in this context.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».