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Enregistrement W2257705947 · doi:10.1097/01.ogx.0000471595.46762.64

A Cluster-Randomized Trial to Reduce Cesarean Delivery Rates in Quebec

2015· article· en· W2257705947 sur OpenAlexaffabout
Nils Chaillet, Alexandre Dumont, Michał Abrahamowicz, Jean‐Charles Pasquier, François Audibert, Patricia Monnier, Haim A. Abenhaim, Éric Dubé, Marylène Dugas, Rebecca Burne, William D. Fraser

Notice bibliographique

RevueObstetrical & Gynecological Survey · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensMcGill UniversityThe Quebec Population Health Research NetworkCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialAuditIntervention (counseling)Cesarean deliveryClinical trialCluster randomised controlled trialObstetricsPregnancyNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In developed countries, cesarean delivery rates are high and increasing. Strategies to reduce cesarean delivery rates have been the subject of recent studies and guidelines. While these studies suggest strategies involving audits and feedback are generally effective, there have not been large randomized trial data assessing the effects of a multifaceted strategy. This trial aims to assess whether the rate of cesarean delivery would be reduced by a multifaceted intervention promoting on-site training with audits and feedback. The QUARISMA (Quality of Care, Obstetrics Risk Management and Mode of Delivery) trial was conducted between April 1, 2008, and October 31, 2011, at 32 public hospitals in Quebec. Hospitals included had to have a 17% cesarean delivery rate or higher and at least 300 deliveries the year before. For inclusion, infants had to be born at least 24 weeks’ gestation and weigh at least 500 g at delivery. Hospitals were randomly assigned to either a control or intervention group. The study spanned 3.5 years, first with a yearlong baseline period followed by a 1.5-year intervention period, and concluded with a yearlong postintervention period. Instructors from the Society of Obstetricians and Gynecologists of Canada provided training in evidence-based clinical practices. The intervention program also included clinical audits. There was no financial incentive. There was no intervention in the control groups. A total of 184,952 women delivered during the study period. In the control group, the baseline cesarean delivery rate was 23.2%, and in the intervention group, the rate was 22.5%. After intervention, the rate of cesarean delivery was 23.5% in the control group and 21.8% in the intervention group (P = 0.04). In both groups, rates of labor induction increased, but increased more in the control group than in the intervention group (adjusted odds ratio, 0.82; 95% confidence interval, 0.76–0.87; P < 0.001; adjusted risk difference, −3.8%; 95% confidence interval, −5.1% to −2.7%). A statistically significant reduction in the cesarean delivery rate was seen in low-risk pregnancies (−1.7%, P = 0.03) but not among high-risk pregnancies (P = 0.35). The reduction was significant but small. Interestingly, both major and minor neonatal morbidity in both low- and high-risk pregnancies was significantly reduced after intervention (adjusted risk difference, −0.7% for major morbidity [P = 0.03] and −1.7% for minor morbidity [P < 0.001]). This trial confirmed previous studies suggesting benefits of a multifaceted strategy involving audits and feedback. It is not clear, however, which aspects of the intervention program were responsible for the reduction in the rate of cesarean deliveries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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