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Enregistrement W2082715772 · doi:10.1186/1472-6963-9-94

The impact on neonatal mortality of shifting childbirth services among levels of hospitals: Taiwan's experience

2009· article· en· W2082715772 sur OpenAlexaff
Shi‐Yi Wang, Sylvia H. Hsu, Li-Kuei Chen

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChildbirthDemographyPopulationHealth administrationPublic healthMortality rateInfant mortalityNeonatal mortalityCommunity healthPregnancyEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is considerable discussion surrounding whether advanced hospitals provide better childbirth care than local community hospitals. This study examines the effect of shifting childbirth services from advanced hospitals (i.e., medical centers and regional hospitals) to local community hospitals (i.e., clinics and district hospitals). The sample population was tracked over a seven-year period, which includes the four months of the 2003 severe acute respiratory syndrome (SARS) epidemic in Taiwan. During the SARS epidemic, pregnant women avoided using maternity services in advanced hospitals. Concerns have been raised about maintaining the quality of maternity care with increased demands on childbirth services in local community hospitals. In this study, we analyzed the impact of shifting maternity services among hospitals of different levels on neonatal mortality and maternal deaths. METHODS: A population-based study was conducted using data from Taiwan's National Health Insurance annual statistics of monthly county neonatal morality rates. Based on a pre-SARS sample from January 1998 to December 2002, we estimated a linear regression model which included "trend," a continuous variable representing the effect of yearly changes, and two binary variables, "month" and "county," controlling for seasonal and county-specific effects. With the estimated coefficients, we obtained predicted neonatal mortality rates for each county-month. We compared the differences between observed mortality rates of the SARS period and predicted rates to examine whether the shifting in maternity services during the SARS epidemic significantly affected neonatal mortality rates. RESULTS: With an analysis of a total of 1,848 observations between 1998 and 2004, an insignificantly negative mean of standardized predicted errors during the SARS period was found. The result of a sub-sample containing areas with advanced hospitals showed a significant negative mean of standardized predicted errors during the SARS period. These findings indicate that despite increased use of local community hospitals, neonatal mortality during the SARS epidemic did not increase, and even decreased in areas with advanced hospitals. CONCLUSION: An increased use of maternity services in local community hospitals occurred during the SARS epidemic in Taiwan. However, we observed no increase in neonatal and maternity mortality associated with these increased demands on local community hospitals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,415 · 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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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