Provider volume and maternal complications after Caesarean section: results from a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A large literature search suggests a relationship between hospital/surgeon caseload volume and surgical complications. In this study, we describe associations between post-operative maternal complications following Caesarean section and provider caseload volume, provider years since graduation, and provider specialization, while adjusting for hospital volumes and patient characteristics. METHODS: Our analysis is based on population-based discharge abstract data for the period of April 2004 to March 2014, linked to patient and physician universal coverage registry data. We consider all hospital admissions (N = 20,914) in New Brunswick, Canada, where a Caesarean Section surgery was recorded, as identified by a Canadian Classification of Health Intervention code of 5.MD.60.XX. We ran logistic regression models to identify the odds of occurrence of post-surgical complications during the hospital stay. RESULTS: Roughly 2.6% of admissions had at least one of the following groups of complications: disseminated intravascular coagulation, postpartum sepsis, postpartum hemorrhage, and postpartum infection. The likelihood of complication was negatively associated with provider volume and provider years of experience, and positively associated with having a specialization other than maternal-fetal medicine or obstetrics and gynecology. CONCLUSIONS: Our results suggest that measures of physician training and experience are associated with the likelihood of Caesarean Section complications. In the context of a rural province deciding on the number of rural hospitals to keep open, this suggests a trade off between the benefits of increased volume versus the increased travel time for patients.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».