MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2943193243 · doi:10.1002/ijgo.12832

Population‐based cohort study of hospital delivery volume, geographic accessibility, and obstetric outcomes

2019· article· en· W2943193243 sur OpenAlexaffabout
F Kris Aubrey-Bassler, Richard Cullen, Alvin Simms, Shabnam Asghari, Joan Crane, Peter Wang, Marshall Godwin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Gynecology & Obstetrics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioConfidence intervalPopulationOddsDemographyObstetricsPediatricsLogistic regressionEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine associations between geographic accessibility, delivery volume, and obstetric outcomes. METHODS: Population-based cohort study of linked hospital administrative, census, and geospatial data (2006-2009) from all Canadian jurisdictions except Quebec. Perinatal mortality and major maternal morbidity/mortality were compared across categories of road distance and hospital delivery volume. RESULTS: Among 820 761 mothers delivering 827 504 neonates, travel distance had minimal effect on perinatal mortality. Compared with mothers travelling 0-9 km, the odds of adverse maternal outcomes was decreased for women travelling modest distances (20-49 km, odds ratio, 0.80 [95% confidence interval, 0.75-0.86]), and increased thereafter (50-99 km, 0.99 [0.89-1.10]; 200-299 km, 1.44 [1.10-1.87]; >400 km, 2.22 [1.06-4.63]). Relative to high-volume hospitals (>2500 deliveries/year), adverse maternal outcomes were less likely for hospitals with 1000-2499 (0.90 [0.86-0.95]), and roughly equivalent for hospitals with 200-499 (1.34 [1.22-1.48]) and 500-999 (1.27 [1.17-1.39]) deliveries/year. Odds of perinatal mortality ranged from 1.04 (0.73-1.49; 100-199 deliveries/year) to 1.50 (1.04-2.16; 50-99 deliveries/year); the pattern did not suggest causality. CONCLUSION: Maternal outcomes worsen when travel distance is greater than 200 km, and improve when delivery volume exceeds 1000 deliveries per year.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,308 · 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'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

Citations37
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Gynecology & ObstetricsMême sujetMaternal and Perinatal Health InterventionsTravaux en français237 207