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Enregistrement W2788900947 · doi:10.1186/s12884-018-1660-1

Risk factors for stillbirths: how much can a responsive health system prevent?

2018· article· en· W2788900947 sur OpenAlexfundno aff
Sutapa Bandyopadhyay Neogi, Jyoti Sharma, Preeti Negandhi, Monika Chauhan, Siddharth Reddy, Ghanashyam Sethy

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Indigenous Peoples' HealthUNICEF
Mots-clésMedicineOdds ratioPregnancyReproductive medicinePopulationEnvironmental healthObstetricsHealth facilityCase-control studyDemographyInternal medicineHealth services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The stillbirth rate is an indicator of quality of care during pregnancy and delivery. Good quality care is supported by a functional heath system. The objective of this study was to explore the risk factors for stillbirths, particularly those related to a health system. METHODS: This case-control study was conducted in two districts of Bihar, India. Information on cases (stillbirths) were obtained from facilities as reported by Health Management Information System; controls were consecutive live births from the same population as cases. Data were collected from 400 cases and 800 controls. The risk factors were compared using a hierarchical approach and expressed as odds ratio, attributable fractions and population attributable fractions. RESULTS: Of all the factors studied, 22 risk factors were independently associated with stillbirths. Health system-related factors were: administration of two or more doses of oxytocics to augment labour before reaching the facilities (OR 1.6; 95% CI 1.2-2.1), any complications during labour (OR 2.3;1.7-3.1), >30 min to reach a facility from home (OR 1.4;1.05-1.8), >10 min to attend to the pregnant woman after reaching the facility (OR 2.8;1.7-4.5). In the final regression model, modifiable health system-related risk factors included: >10 min taken to attend to women after they reach the facilities (AOR 3.6; 95% CI 2.5-5.1), untreated hypertension during pregnancy (AOR 2.9; 95% CI 1.5-5.6) and presence of any complication during labour, warranting treatment (AOR 1.7; 95% CI 1.2-2.4). Among mothers who reported complications during labour, time taken to reach the facility was significantly different between stillbirths and live births (2nd delay; 33.5 min v/s 25 min; p < 0.001). Attributable fraction for any complication during labour was 0.56 (95% CI 0.42-0.67), >30 min to reach the facility 0.48 (95% CI 0.31-0.60) and institution of management 10 min after reaching the facility 0.68 (95% CI 0.58-0.75). Reaching a facility within 30 min, initiation of management within 10 min of reaching the facility and timely management of complications during labour could have prevented 17%, 37% and 20% of stillbirths respectively. CONCLUSION: A pro-active health system with accessible, timely and quality obstetric services can prevent a considerable proportion of stillbirths in low and middle income countries.

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 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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

Citations58
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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