Trends in very early discharge from hospital for newborns under midwifery care in Ontario from 2003 to 2017: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Very early discharge from hospital is an element of Ontario midwifery care. Our aim in the present study was to describe the frequency of very early hospital discharge for newborns in Ontario midwifery care over time. <h3>Methods:</h3> We conducted a retrospective population-based cohort study, including all midwife-attended singleton term cephalic newborns delivered by spontaneous vaginal birth at Ontario hospitals between April 2003 and February 2017. Our primary outcome was very early hospital discharge (< 6 h after birth) for newborns. Secondary outcomes were pediatric consultation before hospital discharge, phototherapy before hospital discharge and readmission for treatment of jaundice. We used generalized linear mixed models to estimate the relation between maternal, neonatal and hospital factors and very early discharge, while accounting for clustering by hospital. <h3>Results:</h3> The study cohort included 101 852 newborns born at 89 hospitals. Between 2003/04 and 2016/17, the unadjusted rate of very early discharge decreased from 34.3% to 30.7%. This trend was not significant after adjustment for covariates (odds ratio 1.0, 95% confidence interval 0.99–1.0). Unadjusted rates of pediatric consultation, phototherapy and readmission for jaundice all rose slightly over the study period. Hospital-specific risk-adjusted frequencies of very early discharge ranged from 5% (<i>n</i> = 1479) to 83% (<i>n</i> = 3459) across the 75 Ontario hospitals with at least 100 newborns included in the study cohort. <h3>Interpretation:</h3> Hospital-level factors contributed to the observed decrease in crude rates of very early discharge for midwifery clients. Wide variation in these rates across Ontario hospitals points to room for improvement to make more efficient use of health care resources by promoting optimal levels of very early discharge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».