Effect of Uterine Rupture on a Hospital's Future Rate of Vaginal Birth After Cesarean Delivery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify whether a hospital's vaginal birth after cesarean delivery rate, trial of labor after cesarean delivery rate, or trial of labor success rate decrease after the occurrence of a uterine rupture. METHODS: The study population was drawn from the Nationwide Inpatient Sample, a sample of U.S. hospitals, between 1998 and 2010. We extracted deliveries to women with a previous cesarean delivery. International Classification of Diseases, 9th Revision, Clinical Modification codes were used to identify severe uterine ruptures and rates of vaginal birth, trial of labor, and trial of labor success. We used the difference-in-differences design and compared the rates of the outcomes before and after a rupture across hospitals using hospitals without ruptures to control for secular trends. Included in the analysis were 1,202,284 delivery records from 7,975 hospital-years without ruptures and 211,850 records from 510 hospital-years with uterine ruptures. RESULTS: Before the occurrence of a severe uterine rupture, there were an estimated 60 successful vaginal deliveries for every 100 women with a previous cesarean delivery who entered labor. In the month after the rupture, the trial of labor success rate decreased by an estimated 25 cases per 1,000 labors (95% confidence interval [CI] 6-44/1,000, P=.01) before returning to baseline. The percentage of women with a previous cesarean delivery who attempted vaginal delivery did not significantly change after the rupture. Overall, there were 17 more cesarean deliveries per 1,000 women with a previous cesarean delivery (95% CI 4-31/1,000, P=.01) in the month after the uterine rupture. CONCLUSION: The decrease in the trial of labor success rate after a recent uterine rupture is likely the result of short-term changes in risk evaluation.
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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 | 0,004 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».