Classification of Cesarean Sections in Small Private Maternity Hospitals as assessed by the Modified Robson Criteria (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aims To assess 15 years’ cesarean section data from small private maternity hospitals by the Modified Robson Criteria (Canada). To identify the groups that need to be focused to reduce the cesarean section rate. Materials and methods Classification of 7,342 cesarean section cases carried out over a period of 15 years from different small private maternity hospitals run by a single obstetrician was done using the Modified Robson Criteria (Canada). The contribution made by each group and subgroup was studied. Results About 50% of cesarean section cases occur in groups 1 and 2. The second largest group was group 5 (28.61%). A little over three-fourth of the contribution (78.12%) was made by nulliparous and previous cesarean section cases done at term with cephalic presentation. About one-tenth of the total cases belonged to the group of multiparous women. Conclusion The Modified Robson Criteria give us more clarity and allow perfect targeting. It is necessary to target group 1, 2B, and 5C to bring down the cesarean section rate in private maternity hospitals as the total of these subgroups makes it to little over 60%. How to cite this article Atnurkar KB, Mahale AR. Classification of Cesarean Sections in Small Private Maternity Hospitals as assessed by the Modified Robson Criteria (Canada). J South Asian Feder Obst Gynae 2016;8(2):107-112.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».