Doula support compared with standard care: Meta-analysis of the effects on the rate of medical interventions during labour for low-risk women delivering at term
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effect of support provided by doulas on the rate of medical interventions during labour for low-risk women intending to deliver vaginally at term. DATA SOURCES: Comprehensive searches of the MEDLINE, EMBASE, and CINAHL databases were undertaken using the search terms labour support and doula. STUDY SELECTION: Randomized controlled trials evaluating the use of trained doulas for medical interventions during labour were selected and evaluated for methodologic quality. Articles of adequate quality were included in the synthesis. The outcomes of interest were rates of cesarean section, instrumental vaginal delivery, the use of oxytocin, and epidural anesthesia. SYNTHESIS: Outcomes were synthesized to determine overall odds ratios for relevant outcomes. Sensitivity analysis using only studies with high methodologic quality was completed, and publication bias was assessed. The presence and support of a trained doula reduced the odds of delivery by cesarean section and instrumental vaginal delivery. No significant effect was seen for the use of epidural anesthesia or the rates of oxytocin use. There was considerable heterogeneity among the studies. CONCLUSION: Trained doulas help to reduce the odds of certain medical interventions during labour for low-risk women delivering at term.
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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 | 0,019 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».