The influence of patient preferences and physician practices on cesarean delivery.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: PURPOSE OF INVESTIGATIONS: A wide range of variation exists between the cesarean delivery rates of individual obstetricians in our health district, despite an overall cesarean delivery rate below the national average. This study tested the hypothesis that physician and patient determinants influenced the decision to perform a cesarean delivery by investigating its preventability at a tertiary care medical center. MATERIALS AND METHODS: A retrospective analysis of the medical records of 290 unselected patients who had a term primary cesarean delivery during a twelve-month period was conducted. Patient characteristics, indications for, and preventability of cesarean delivery were determined for each patient. RESULTS: Overall, 66 (23%) of the 290 term cesarean deliveries were deemed preventable: 41 (62%) of the 66 cases were deemed preventable by patients and the other 25 (38%) by obstetricians. The preventable cesarean section rate was significantly higher for local residents as compared to referrals (27% vs. 15%; p = 0.001), the two main indications accounting for preventability being dystocia (53%) and breech presentation (23%). CONCLUSION: The preferences of patients and practices of obstetricians influence recourse to cesarean delivery. Addressing the practices for the clinical management of breech and dystocia by obstetricians and the preferences of patients for their choice of mode of delivery will facilitate the appropriate utilization of cesarean delivery.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».