Examining Trends in Obstetric Quality Measures for Monitoring Health Care Disparities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Elective delivery (ED) before 39 weeks, low-risk cesarean delivery, and episiotomy are routinely reported obstetric quality measures and have been the focus of quality improvement initiatives over the past decade. OBJECTIVE: To estimate trends and differences in obstetric quality measures by race/ethnicity. RESEARCH DESIGN: We used 2008-2014 linked birth certificate-hospital discharge data from New York City to measure ED before 39 gestational weeks (ED <39), low-risk cesarean, and episiotomy by race/ethnicity. Measures were following the Joint Commission and National Quality Forum specifications. Average annual percent change (AAPC) was estimated using Poisson regression for each measure by race/ethnicity. Risk differences (RD) for non-Hispanic black women, Hispanic women, and Asian women compared with non-Hispanic white women were calculated. RESULTS: ED<39 decreased among whites [AAPC=-2.7; 95% confidence interval (CI), -3.7 to -1.7), while it increased among blacks (AAPC=1.3; 95% CI, 0.1-2.6) and Hispanics (AAPC=2.4; 95% CI, 1.4-3.4). Low-risk cesarean decreased among whites (AAPC=-2.8; 95% CI, -4.6 to -1.0), and episiotomy decreased among all groups. In 2008, white women had higher risk of most measures, but by 2014 incidence of ED<39 was increased among Hispanics (RD=2/100 deliveries; 95% CI, 2-4) and low-risk cesarean was increased among blacks (RD=3/100; 95% CI, 0.5-6), compared with whites. Incidence of episiotomy was lower among blacks and Hispanics than whites, and higher among Asian women throughout the study period. CONCLUSIONS: Existing measures do not adequately assess health care disparities due to modest risk differences; nonetheless, continued monitoring of trends is warranted to detect possible emergent disparities.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».