Caesarean delivery and neonatal mortality rates in 46 low- and middle-income countries: a propensity-score matching and meta-analysis of Demographic and Health Survey data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research on the association between caesarean delivery (CD) and neonatal mortality has had methodological limitations and given conflicting results. We conducted a study to: (i) estimate the association between CD at the individual level and neonatal mortality rates (NMR) in 46 countries; and (ii) examine whether this association varies among countries according to country-level rates of CD or gross domestic product (GDP). METHODS: We obtained data from nationally representative Demographic and Health Surveys of women aged 15-49 years and their children aged 0-59 months (N = 392 883). Propensity-score matching, meta-analysis, and meta-regression were used to address the study objectives. RESULTS: The pooled odds ratio (OR) for the association between individual level CD and NMR in 46 countries was 1.67 (95% confidence interval (CI) 1.48-1.89), with moderate heterogeneity (I(2) = 39%). A meta-analysis of subgroups indicated that CD at the individual level was positively associated with NMR in countries with low (OR = 1.99, 95% CI 1.71-2.33, I(2) = 8.5%) and medium (OR = 1.53, 95% CI 1.29-1.82, I(2) = 24%) rates of CD. There was substantial heterogeneity of the effects of CD among countries with high rates of CD (I(2) = 63%). Results of meta-regression showed that the association of individual-level CD with NMR depended upon country-level rates of CD. Compared with countries with high rates of CD, the OR of the NMR associated with individual-level CD in countries with low rates of CD was estimated to increased by a factor of 1.48 (95% CI 1.09-1.97). CONCLUSIONS: Studies are needed to better understand the risks posed by CD in countries with low and medium rates of CD and to identify possible reasons for the heterogeneity in effects of CD among countries with high rates of CD.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».