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Enregistrement W2736073499 · doi:10.1002/ijgo.12263

Results of implementation of a hospital‐based strategy to reduce cesarean delivery among low‐risk women in Canada

2017· article· en· W2736073499 sur OpenAlexafffundabout
Esther S. Shoemaker, Ivy Lynn Bourgeault, Carol Cameron, Ian D. Graham, Eileen K. Hutton

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Gynecology & Obstetrics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of OttawaBruyère
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineSignificant differenceObstetricsCesarean deliveryCaesarean deliveryEmergency medicineCaesarean sectionPediatricsPregnancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the cesarean delivery (CD) rate among low-risk pregnancies before and after implementation of a hospital-based program in Canada. METHODS: A prospective before-and-after study was conducted to assess the effects of the CARE (CAesarean REduction) strategy, which was developed and implemented at Markham Stouffville Hospital, Toronto, ON, Canada, in 2010 to reduce CD among low-risk women. Hospital records were reviewed to identify changes in the proportions of CD performed during 12 months (April 2009-March 2010) before implementation of the CARE strategy versus 12 months after implementation (April 2012-March 2013) at Markham Stouffville Hospital and 36 hospitals of the same level in the same province. RESULTS: At the intervention hospital, 30.3% (964/3181) of women underwent CD in 2009-2010, compared with 26.4% (803/3045) in 2012-2013 (difference -3.9%, P<0.001). By contrast, no significant difference was recorded in control hospitals (28.1% [23 694/84 361] vs 28.2% [23 683/83 895]; difference 0.1%, P=0.5157). CONCLUSION: Implementation of the CARE strategy reduced rates of CD among the target population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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