MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2610769144 · doi:10.1097/01.aog.0000514147.10020.9f

Mapping Collaboration Across Birth Settings in the United States: Access, Equity, and Outcomes [2R]

2017· article· en· W2610769144 sur OpenAlexaff
Saraswathi Vedam, Marian F. MacDorman, Eugene Declercq, Timothy J. Fisher, Melissa Cheyney, Lawrence Leeman

Notice bibliographique

RevueObstetrics and Gynecology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEquity (law)MedicaidQuartileBreastfeedingReimbursementPrenatal careFamily medicineHealth careDemographyEnvironmental healthPopulationPediatricsEconomic growthConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueObstetrics and GynecologyMême sujetMaternal and Perinatal Health InterventionsTravaux en français237 207