The effectiveness of providing evidenced-based perinatal practice to low-income populations providing perinatal care: Does patient income influence the delivery of quality care?
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study examines a national perinatal quality improvement collaborative designed to create high reliability through the use of evidence-based perinatal care bundles. The objective of this study is to determine whether hospitals serving low-income patient populations experienced lower compliance with perinatal care bundles than hospitals serving higher-income patient populations Objective: We investigated the relationship between the rate of perinatal bundle compliance within a hospital and the economic characteristics of the patients and surrounding community. We hypothesized a negative relationship between poverty and care bundle compliance. Methods: Using prospective data from 131,847 births over 34 months within 16 hospitals located in cities across the United States, we examined the relationship between compliance with evidence-based obstetrical care bundles and three measures of the poverty status of the patient population served and the hospital service area: 1) proportion of the obstetrical patients with Medicaid as the primary payer, 2) median income in the hospital service area, and 3) poverty rate in the hospital’s service area. Results: The findings indicate no difference in bundle compliance rates in relation to the economic characteristics of the participating hospitals and their patients. Conclusions: While previous research has indicated that patients of lower socioeconomic status are less likely to receive high quality care, the findings in this study indicate that hospital compliance with evidence-based perinatal care bundles did not differ by economic characteristics of the hospital service area. These results indicate uniformity of care across hospitals irrespective of patient economic characteristics.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».