MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2900465201 · doi:10.1186/s12884-018-2065-x

Adjunct clinical interventions that influence vaginal birth after cesarean rates: systematic review

2018· review· en· W2900465201 sur OpenAlexafffund
Aireen Wingert, Cydney N. Johnson, Robin Featherstone, Meghan Sebastianski, Lisa Hartling, R. Douglas Wilson

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésMedicinePsychological interventionObservational studyCINAHLMEDLINERandomized controlled trialObstetricsCochrane LibraryObstetrics and gynaecologyFamily medicineGynecologyPregnancyNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rates of cesarean deliveries have been increasing, and contributes to the rising number of elective cesarean deliveries in subsequent pregnancies with associated maternal and neonatal risks. Multiple guidelines recommend that women be offered a trial of labor after a cesarean (TOLAC). The objective of the study is to systematically review the literature on adjunct clinical interventions that influence vaginal birth after cesarean (VBAC) rates. METHODS: We searched Ovid Medline, Ovid Embase, Wiley Cochrane Library, CINAHL via EBSCOhost; and Ovid PsycINFO. Additional studies were identified by searching for clinical trial records, conference proceedings and dissertations. Limits were applied for language (English and French) and year of publication (1985 to present). Two reviewers independently screened comparative studies (randomized or non-randomized controlled trials, and observational designs) according to a priori eligibility criteria: women with prior cesarean sections; any adjunct clinical intervention or exposure intended to increase the VBAC rate; any comparator; and, outcomes reporting changes in TOLAC or VBAC rates. One reviewer extracted data and a second reviewer verified for accuracy. Two reviewers independently conducted methodological quality assessments using the Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT). RESULTS: Twenty-three studies of overall moderate to good methodological quality examined adjunct clinical interventions affecting TOLAC and/or VBAC rates: system-level interventions (three studies), provider-level interventions (three studies), guidelines or information for providers (seven studies), provider characteristics (four studies), and patient-level interventions (six studies). Provider-level interventions (opinion leader education, laborist, and obstetrician second opinion for cesarean sections) and provider characteristics (midwifery antenatal care, physicians on night float call schedules, and deliveries by family physicians) were associated with increased rates of VBAC. Few studies employing heterogeneous designs, sample sizes, interventions and comparators limited confidence in the effects. Studies of system-level and patient-level interventions, and guidelines/information for providers reported mixed findings. CONCLUSIONS: Limited evidence indicates some provider-level interventions and provider characteristics may increase rates of attempted and successful TOLACs and/or VBACs, whereas other adjunct clinical interventions such as system-level interventions, patient-level interventions, and guidelines/information for healthcare providers show mixed findings.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Pregnancy and ChildbirthMême sujetMaternal and Perinatal Health InterventionsTravaux en français237 207