Obstetrical care closer to home: team-based high risk care in Canada's Arctic
Notice bibliographique
Résumé
The Qikiqtani Region of Nunavut is served by a regional hospital with over 400 births annually. In Nunavut, age-specific fertility rates are over 8 times the national average, with increased pre-eclampsia, postpartum hemorrhage, and preterm birth. For Inuit women, giving birth closer to home, instead of in a city over 2000 km away, is of paramount importance. In a region with no obstetrician, this has posed challenges for family physicians. To provide safe, culturally-relevant care, a multi-faceted approach was developed. Care is delivered by a core team of full-time family physicians. A comprehensive orientation guide was created, with protocols to standardize and clarify the scope of the team's capabilities. Developed from existing guidelines, use of the MoreOB program, and in consultation with Maternal Fetal Medicine, these were modified to the local context. A consensus process is used to update protocols at an annual physician retreat. Diagnostic tools (ex. fetal fibronectin) are available in all communities. Telehealth is used for weekly multidisciplinary rounds, where community nurses join in reviewing all high-risk pregnancies and women at term. Mandatory consultation with another family physician exists for decisions regarding induction or caesarian section. Physicians are increasingly able to manage complex cases and caesarian section rates are below the National average (<10%). Need for out-of-region referrals has decreased, due to early initiation of preventative therapies for preterm birth or preeclampsia. Challenges include increasing physician numbers, integration of midwifery in a setting with no obstetrician, and inability to expand telehealth due to internet bandwidth limitations.This abstract was presented at the Innovative Solutions in Remote Healthcare - 'Rethinking Remote' conference, 23-24 May 2016, Inverness, Scotland.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».