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Enregistrement W2047101827 · doi:10.1177/0141076813507843

How dramatic were the effects of handwashing on maternal mortality observed by Ignaz Semmelweis?

2013· article· en· W2047101827 sur OpenAlexaff
P. La Rochelle, Anne‐Sophie Julien

Notice bibliographique

RevueJournal of the Royal Society of Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemographyStandardized mortality ratioMortality ratePediatricsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Questions remain about how much evidence is needed to accept or at least to consider an observation as providing sufficiently strong evidence to justify a change in clinical practice,1,2 even when the key outcome measure is objective, definitive and clinically very important. Maternal death is one such outcome, and Ignaz Semmelweis’ observation of the reduction in maternal deaths associated with the introduction of handwashing in a maternity hospital in Vienna provides an illustrative example.3,4 A plot of the rate of maternal deaths every month from January 1841 until May 1847 shows substantial variability and some evidence of a pattern in the changes, possibly related to the seasons.5 After handwashing was introduced in June 1847, deaths were less frequent and showed less monthly variability in the period up to February 1849. How much analysis is needed to convince people that this is an effect of handwashing and not a chance association, or a reflection of bias?2 Eyeballing the plot shown in Figure 1, many observers might consider the reduction in deaths following the introduction of handwashing to be real and significant. When considering the high risk of bias in studies using historical controls, Glasziou et al.1 suggested considering an effect as likely to be real if a risk ratio of between 5 and 10 has been observed. In this case, a comparison of the average monthly mortality rate before the introduction of handwashing (10.65%, blue points) and after it (1.98%, red points) yields a risk ratio of 5.38. We can explore these data in more depth by analysing this interrupted time series with a Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average model. The monthly mortality rate can be formulated as follows: MRt=B×H+AR×MRt-1+MA×Et-12+Et where MR = mortality rate, t = month, B = handwashing coefficient, H = 0 (before the introduction of handwashing), H = 1 (after the introduction of handwashing), AR = first-order autoregressive coefficient, MA = monthly moving average coefficient and E = random error. Figure 1. Monthly mortality rate from puerperal fever. The estimations of the three coefficients of the model are presented in the table below. This yields an estimated absolute reduction in maternal mortality of 8.87%, which is highly statistically significant (P = 0.0042). The reduction is also of great human significance: for every 11 women examined after handwashing, one fewer died. The analysis could be extended to take into account the data from the two clinics concerned, and to cover an earlier period, during which postmortem examinations were not done routinely.6 This discovery happened before the germ theory take off with the work of Louis Pasteur in the early 1860s. The miasma theory was prevalent and no strong explanation was available to support this impressive observation. These different levels of analysis strongly support the existence of a beneficial impact of handwashing on the risk of maternal mortality. This is not to suggest that data of this level of confidence are sufficient to introduce changes in clinical practice, which is influenced by medical tradition and cultural and other factors.4,6 In Semmelweis’ case, the evidence of an important impact of handwashing on maternal mortality should at least have led traditional medical practices to have been questioned.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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