Improving Quality and Safety in Maternity Care: The Contribution of Midwife‐Led Care
Notice bibliographique
Résumé
This article draws on findings from a recent Cochrane systematic review of midwife-led care and discusses its contribution to the safety and quality of women's care in the domains of safety, effectiveness, woman-centeredness, and efficiency. According to the Cochrane review, women who received models of midwife-led care were nearly eight times more likely to be attended at birth by a known midwife, were 21% less likely to experience fetal loss before 24 weeks' gestation, 19% less likely to have regional analgesia, 14% less likely to have instrumental birth, 18% less likely to have an episiotomy, and significantly more likely to have a spontaneous vaginal birth, initiate breastfeeding, and feel in control. In addition to normalizing and humanizing birth, the contribution of midwife-led care to the quality and safety of health care is substantial. The implications are that policymakers who wish to improve the quality and safety of maternal and infant care, particularly around normalizing and humanizing birth, should consider midwife-led models of care and how financing of midwife-led services can support this. Suggestions for future research include exploring why fetal loss is reduced under 24 weeks' gestation in midwife-led models of care, and ensuring that the effectiveness of midwife-led models of care on mothers' and infants' health and well-being are assessed in the longer postpartum period.
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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 | 0,027 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».