Cesarean Delivery Among Nulliparous Women in Beirut: Assessing Predictors in Nine Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obstetric practice has witnessed a worldwide trend of increasing cesarean section rates in recent years. Similar trends have been observed in Lebanon, according to 2 studies conducted in 1996 and 1999. The objective of the present study was to assess the differences in predictors of cesarean delivery among nulliparous women in a "control hospital" with a low cesarean delivery rate (12.5%) and the rest of the National Collaborative Perinatal Neonatal Network (NCPNN) "study hospitals" with a higher cesarean delivery rate (31.4%). METHODS: Data were collected by the NCPNN database, which covers deliveries at 9 major hospitals located in the Greater Beirut area. Data analysis was performed on the 6,668 consecutive deliveries occurring between January 1, 2001, and December 31, 2002, at the NCPNN participating centers. The questionnaires included items that cover parental sociodemographic characteristics and maternal and newborn health characteristics. Sources of data included direct interviews with mothers after delivery and before hospital discharge and reviews of obstetric and nursery medical charts. Chi-square tests and t tests were performed for categorical and continuous clinical predictors of cesarean section. Logistic regression was performed to determine the odds of having a cesarean section for the study hospitals when compared with the control hospital. Odds ratios and 95% confidence intervals are reported. RESULTS: Variables in the study hospitals that correlated with a higher cesarean delivery rate were male obstetricians, day of the week, and mode of payment compared with the control hospital. CONCLUSIONS: In a country with a high cesarean section rate, 1 hospital met World Health Organization criteria for acceptable cesarean section rates, with no compromise in neonatal outcome. Further studies are needed to investigate potential policies to decrease the high cesarean section rate.
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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) | 0,001 | 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 ».