Severe Maternal Morbidity in Canada: Temporal Trends and Regional Variations, 2003-2016
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».