Antenatal care and caesarean sections: trends and inequalities in four population-based birth cohorts in Pelotas, Brazil, 1982–2015
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antenatal care and correctly indicated caesarean section can positively impact on health outcomes of the mother and newborn. Our objective was to describe how coverage and inequalities for these interventions changed from 1982 to 2015 in Pelotas, Brazil. METHODS: Using perinatal data from the 1982, 1993, 2004 and 2015 Pelotas birth cohorts, we assessed antenatal care coverage and caesarean section rates over time. Antenatal care indicators included the median number of visits, the prevalence of mothers attending at least six visits and the proportion who started antenatal care in the first trimester of pregnancy and attended at least six visits. We described these outcomes according to income quintiles and maternal skin colour, to identify inequalities. We described overall, private sector and public sector caesarean section rates. Differences in prevalence were tested using chi-square testing and median differences using Kruskal-Wallis testing. RESULTS: From 1982 to 2015, the median number of antenatal care visits and the prevalence of mothers attending at least six visits increased in all income quintiles and skin colour groups. Inequalities were reduced, but not eliminated. The overall proportion of caesarean births increased from 27.6% in 1982 to 65.1% in 2015, when 93.9% of the births in the private sector were by caesarean section. Absolute income-related inequalities in caesarean sections increased over time. CONCLUSIONS: Special attention should be given to the antenatal care of poor and Black women in order to reduce inequalities. The explosive increase in caesarean sections requires radical changes in delivery care policies, in order to reverse the current trend.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».