The Impact of Payment Source and Hospital Type on Rising Cesarean Section Rates in Brazil, 1998 to 2008
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High cesarean section rates in Brazilian public hospitals and higher rates in private hospitals are well established. Less is known about the relationship between payment source and cesarean section rates within public and private hospitals. METHODS: We analyzed the 1998, 2003, and 2008 rounds of a nationally representative household survey (PNAD), which includes type of delivery, where it took place, and who paid for it. We construct cesarean section rates for various categories, and perform logistic regression to determine the relative importance of independent variables on cesarean section rates for all births and first births only. RESULTS: Brazilian cesarean section rates were 42 percent in 1998 and 53 percent in 2008. Women who delivered publicly funded births in either public or private hospitals had lower cesarean section rates than those who delivered privately financed deliveries in public or private hospitals. Multivariate models suggest that older age, higher education, and living outside the Northeast region all positively affect the odds of delivering by cesarean section; effects are attenuated by the payment source-hospital type variable for all women and even more so among first births. CONCLUSIONS: Cesarean section rates have risen substantially in Brazil. It is important to distinguish payment source for the delivery to have a better understanding of those rates.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».