Mapping Collaboration Across Birth Settings in the United States: Access, Equity, and Outcomes [2R]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Lack of coordination of care across birth settings (home-hospital, rural-urban) has been associated with adverse maternal-fetal outcomes. The US Birth Place Mapping Study examines associations between regulation, scope of practice, interprofessional collaboration with maternal-newborn outcomes, and equitable care for at-risk populations. METHODS: We populated a 50-state database with published regulatory data on scope of practice across birth settings. A nationwide survey of 92 regulatory experts verified the “on the ground” relevance, importance, and realities of collaboration. Content validation led to a 49-item weighted integration scoring system (item scores range 1-4). Composite summary scores were then used to rank states on the regulatory and practice environment for midwives and physicians across home, birth centers and hospitals. Higher scores indicate more integration and collaboration across all providers and all settings. Using CDC, Area Resource and CMS data, we calculated correlation coefficients between integration scores and selected outcomes (eg. SVD, VBAC, breastfeeding, cesarean, induction, neonatal mortality, LBW) in each state, controlling for race and type of provider. RESULTS: Integration scores ranged from 17-59, (North Carolina lowest – 17, Washington highest – 59). We report results through 4 interactive data maps, displaying quartiles for level of integration, linked to optimal and adverse outcomes, and access to care, by state. Rates of birth by race, Medicaid coverage, and location are displayed both by region and by individual states. CONCLUSION: This scoring system identifies barriers to collaboration in maternity care, and can inform health human resource planning and policy to improve regional access to high quality maternity care.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».