Predictors of emergency cesarean delivery among international migrant women in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the predictors of emergency cesarean delivery among international migrant women. METHODS: Between February 2006 and May 2009, 1025 postpartum migrant women were recruited from 12 hospitals in Toronto, Montreal, and Vancouver. Logistic regression was used to model migration, social, health service, and biomedical factors predictive of emergency cesarean. RESULTS: Overall, 14% percent of participants underwent emergency cesarean. The greatest risk was for women having their first delivery (odds ratio [OR], 5.9; 95% confidence interval [CI], 3.1-11.3); newborns weighing 4000g or more (OR, 3.5; 95% CI, 1.9-6.5); no health insurance (OR, 2.8; 95% CI, 1.2-6.4); delivery on a Friday (OR, 2.2; 95% CI, 1.2-3.9); incomes of less than 30 000 Canadian dollars (OR, 1.9; 1.2-3.0); and induced labor (OR, 1.8; 95% CI, 1.1-3.0). Compared with immigrants, asylum seekers (OR, 0.3; 95% CI, 0.2-0.6) and refugees (OR, 0.5; 95% CI, 0.2-1.0) were protected against emergency cesarean. CONCLUSION: Indicators specific to, or more common among, migrants were informative in assessing the likelihood of emergency cesarean. The risk associated with being uninsured, day of delivery, income, and immigration class suggests the importance of considering non-biomedical factors in reducing the need for emergency cesarean among migrants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».