Caesarean Sections in a National Referral Hospital in Addis Ababa, Ethiopia: Trends, Predictors and Outcomes [27D]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objective of this study was to analyze Caesarean section (CS) rate trends and maternal and perinatal outcomes in an Ethiopian hospital using Robson criteria groups and subdividing further based on urgency. METHODS: This was a retrospective study of deliveries at a national referral hospital between 2002/01/01 and 2006/13/05 (Ethiopian calendar) using cluster sampling of deliveries of gestational age ≥28 weeks. (N=4,816). Women were categorized into 10 Robson groups (RGs) with CS deliveries further classified by urgency. Perinatal mortality and neonatal distress rates were used to characterize perinatal outcomes. Maternal morbidity rate was used to characterize maternal outcomes. RESULTS: The total CS rate rose from 24.5% to 32.8% (p=0.001). The only RG showing a significant change in CS rate was RG1 (15.9% - 24.1%; p= 0.02), which experienced a 51% relative increase. RG1 contributed most to the total CS rate in all 5 years (7.8%), followed by RG3 and RG5. The “Scheduled” urgency subgroup was largest within the majority of RGs. Neonatal outcomes did not significantly change over time. Overall maternal morbidity rate increased from 3.5% to 4.1% (p=0.02). CONCLUSION: The threshold for medically indicated CS has decreased in this publicly funded hospital, especially in low-risk women. We did not see increased complications, but CS without medical indication can result in harm and strain on already limited resources. As primary CS rates increase, more women will require repeat CS. Evidence-based interventions to reduce primary and repeat CS should be studied and implemented at this Ethiopian hospital.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».