Database Autopsy: An Efficient and Effective Confidential Enquiry into Maternal Deaths in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal death surveillance in Canada relies on hospitalization data, which lacks information on the underlying cause of death. We developed a method for identifying underlying causes of maternal death, and quantified the frequency of maternal death by cause. METHODS: We used data from the Discharge Abstract Database for fiscal years 2013 to 2017 to identify women who died in Canadian hospitals (excluding Quebec) while pregnant or within 1 year of the end of pregnancy. A sequential narrative based on hospital admission(s) during and after pregnancy was constituted and reviewed to assign the underlying cause of death (based on the World Health Organization's framework). Maternal deaths (i.e., while pregnant or within 42 days after the end of pregnancy) and late maternal deaths (i.e., more than 42 days to a year after the end of pregnancy) were examined separately. RESULTS: We identified 85 maternal deaths. Direct obstetric causes included 8 deaths (9%) related to complications of spontaneous or induced abortion; 9 (11%), to hypertensive disorders of pregnancy; 15 (18%), to obstetric hemorrhage; 11 (13%), to pregnancy-related infection; 16 (19%), to other obstetric complications; and <5 (<6%), to complications of management. There were 21 (25%) maternal deaths with indirect obstetric causes, and <5 (<6%) with undetermined causes. Of 120 late maternal deaths, 16 (13%) had direct obstetric causes, among them, 9 deaths by suicide (56%). One hundred late maternal deaths (83%) had indirect obstetric causes; and <5 (<4%) had undetermined causes. CONCLUSIONS: The majority of maternal deaths in Canada have direct obstetric causes, whereas most late maternal deaths have indirect obstetric causes. Suicide is an important direct cause of late maternal death.
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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 | 0,061 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».