Predictors of Emergency Caesarean Births to Low-Risk Migrant Women
Notice bibliographique
Résumé
Background The high number of caesareans performed in High Income Countries (HICs) is of concern due to associated risks. Recommendations to reduce caesarean rates include preventing emergency caesareans among low-risk women (i.e., vertex, singleton, term pregnancies). Pregnant migrant women from low or middle income countries (LMICs) may face conditions that exacerbate childbearing and delivery health risks. The objective of this study was to identify medical, migration, social and health service predictors associated with emergency caesareans in low-risk migrant women from LMICs. Methods Using a case-control research design, migrant women from LMICs, and living in Canada ≤ 8 years were recruited from the postpartum units of three hospitals in a major urban Canadian city between March 2014 and January 2015. Data were collected from medical records and by administration of the Migrant-Friendly Maternity Care questionnaire (available in 8 languages). Low risk women who delivered by emergency caesarean for discretionary indications (cases) or vaginally (controls) were included in analyses. Multi-variable logistic regression was performed to identify predictors of emergency caesarean. Results 233 cases and 1615 controls were analyzed. Predictors of emergency caesarean were: pre-pregnancy BMI ≥ 25 and/or excessive pregnancy weight gain (OR = 1.49, 95% CI 1.02-2.13), poor maternal health (OR = 1.38, 95% CI 0.95-1.98), admission to birthing centre < 4 cm dilated (OR = 6.48, 95% CI 3.50-12.01), maternal region of birth Sub-Saharan African/Caribbean (OR = 2.39, 95% CI 0.95-5.99), and length of time in Canada < 2 years (OR = 2.04, 95% CI 1.04-4.03). Among women < 2 years in Canada, gestational diabetes and/or hypertension (OR = 2.07, 95% CI 0.98-4.35), having a humanitarian migration classification (OR = 4.48, 95%CI 1.21-16.49), and admission to the birthing centre < 4 cm dilated (OR = 7.43, 95% CI 3.04-18.18) were important predictors. Conclusion There are important migration, medical, and health service predictors of emergency caesareans to migrant women from LMICs. Key messages Sub-Saharan African/Caribbean, recently-arrived, and humanitarian migrant women, are particularly vulnerable to having an emergency caesarean and this is not explained by medical factors BMI/pregnancy weight gain, gestational hypertension/diabetes and overall poor maternal health are predictive of emergency caesarean in low risk migrant women from LMICs
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».