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Enregistrement W2788062123 · doi:10.1371/journal.pone.0192523

Mapping integration of midwives across the United States: Impact on access, equity, and outcomes

2018· article· en· W2788062123 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNew Hampshire Charitable FoundationEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésEquity (law)Health equityMedicineMEDLINEDemographyPolitical scienceNursingPublic healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

METHODS: Our multidisciplinary team examined published regulatory data to inform a 50-state database describing the environment for midwifery practice and interprofessional collaboration. Items (110) detailed differences across jurisdictions in scope of practice, autonomy, governance, and prescriptive authority; as well as restrictions that can affect patient safety, quality, and access to maternity providers across birth settings. A nationwide survey of state regulatory experts (n = 92) verified the 'on the ground' relevance, importance, and realities of local interpretation of these state laws. Using a modified Delphi process, we selected 50/110 key items to include in a weighted, composite Midwifery Integration Scoring (MISS) system. Higher scores indicate greater integration of midwives across all settings. We ranked states by MISS scores; and, using reliable indicators in the CDC-Vital Statistics Database, we calculated correlation coefficients between MISS scores and maternal-newborn outcomes by state, as well as state density of midwives and place of birth. We conducted hierarchical linear regression analysis to control for confounding effects of race. RESULTS: MISS scores ranged from lowest at 17 (North Carolina) to highest at 61 (Washington), out of 100 points. Higher MISS scores were associated with significantly higher rates of spontaneous vaginal delivery, vaginal birth after cesarean, and breastfeeding, and significantly lower rates of cesarean, preterm birth, low birth weight infants, and neonatal death. MISS scores also correlated with density of midwives and access to care across birth settings. Significant differences in newborn outcomes accounted for by MISS scores persisted after controlling for proportion of African American births in each state. CONCLUSION: The MISS scoring system assesses the level of integration of midwives and evaluates regional access to high quality maternity care. In the United States, higher MISS Scores were associated with significantly higher rates of physiologic birth, less obstetric interventions, and fewer adverse neonatal outcomes.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,247 · 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