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Enregistrement W2943402728 · doi:10.1016/j.jogc.2019.02.014

Severe Maternal Morbidity in Canada: Temporal Trends and Regional Variations, 2003-2016

2019· article· en· W2943402728 sur OpenAlexaffvenueabout
Susie Dzakpasu, Paromita Deb‐Rinker, Laura Arbour, Elizabeth Darling, Michael S. Kramer, Shiliang Liu, Wei Luo, Phil Murphy, Chantal Nelson, Joel G. Ray, Heather Scott, Michiel VandenHof, K.S. Joseph

Notice bibliographique

RevueJournal of Obstetrics and Gynaecology Canada · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and fetal healthcare
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of TorontoMcGill University Health CentreMcMaster UniversityMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMaternal morbidityPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study sought to quantify temporal trends and provincial and territorial variations in severe maternal morbidity (SMM) in Canada. METHODS: The study used data on all hospital deliveries in Canada (excluding Québec) from 2003 to 2016 to examine temporal trends and from 2012 to 2016 to study regional variations. SMM was identified using diagnosis and intervention codes. Contrasts among periods and regions were quantified using rate ratios (RRs) and 95% confidence intervals (CIs). Temporal changes were also assessed using chi-square tests for trend (Canadian Task Force Classification II-1). RESULTS: The study population included 3 882 790 deliveries between 2003 and 2016 and 1 418 545 deliveries between 2012 and 2016. Severe hemorrhage rates increased from 44.8 in 2003 to 62.4 per 10 000 deliveries in 2012 (P for trend <0.0001) and then declined to 41.8 per 10 000 deliveries in 2016 (P for trend <0.0001). Maternal intensive care unit admission and sepsis rates decreased between 2003 and 2016, whereas rates of stroke, severe uterine rupture, hysterectomy, obstetric embolism, shock, and assisted ventilation increased. Rates of composite SMM in 2012-2016 were higher in Newfoundland and Labrador (RR 1.15; 95% CI 1.04-1.26), Nova Scotia (RR 1.11; 95% CI 1.03-1.19), New Brunswick (RR1.22; 95% CI 1.13-1.32), Manitoba (RR 1.09; 95% CI 1.03-1.15), Saskatchewan (RR 1.15; 95% CI 1.09-1.22), the Yukon (RR 1.74; 95% CI 1.35-2.25), and Nunavut (RR 1.76; 95% CI 1.46-2.11) compared with the rest of Canada, whereas rates were lower in Alberta and British Columbia. CONCLUSION: This surveillance report helps inform clinical practice and public health policy for improving maternal health in Canada.

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)0,003
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations72
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentnon

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