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Enregistrement W3047709812 · doi:10.1016/s2214-109x(20)30345-4

Effect of the COVID-19 pandemic response on intrapartum care, stillbirth, and neonatal mortality outcomes in Nepal: a prospective observational study

2020· article· en· W3047709812 sur OpenAlexfundaboutno aff
Ashish KC, Rejina Gurung, Mary Kinney, Avinash K. Sunny, Md Moinuddin, Omkar Basnet, Prajwal Paudel, Pratiksha Bhattarai, Kalpana Subedi, Mahendra Shrestha, Joy E Lawn, Mats Målqvist

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMedicineObservational studyPandemicGestational ageMortality ratePregnancyObstetricsDemographyPediatricsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic response is affecting maternal and neonatal health services all over the world. We aimed to assess the number of institutional births, their outcomes (institutional stillbirth and neonatal mortality rate), and quality of intrapartum care before and during the national COVID-19 lockdown in Nepal. METHODS: In this prospective observational study, we collected participant-level data for pregnant women enrolled in the SUSTAIN and REFINE studies between Jan 1 and May 30, 2020, from nine hospitals in Nepal. This period included 12·5 weeks before the national lockdown and 9·5 weeks during the lockdown. Women were eligible for inclusion if they had a gestational age of 22 weeks or more, a fetal heart sound at time of admission, and consented to inclusion. Women who had multiple births and their babies were excluded. We collected information on demographic and obstetric characteristics via extraction from case notes and health worker performance via direct observation by independent clinical researchers. We used regression analyses to assess changes in the number of institutional births, quality of care, and mortality before lockdown versus during lockdown. FINDINGS: Of 22 907 eligible women, 21 763 women were enrolled and 20 354 gave birth, and health worker performance was recorded for 10 543 births. From the beginning to the end of the study period, the mean weekly number of births decreased from 1261·1 births (SE 66·1) before lockdown to 651·4 births (49·9) during lockdown-a reduction of 52·4%. The institutional stillbirth rate increased from 14 per 1000 total births before lockdown to 21 per 1000 total births during lockdown (p=0·0002), and institutional neonatal mortality increased from 13 per 1000 livebirths to 40 per 1000 livebirths (p=0·0022). In terms of quality of care, intrapartum fetal heart rate monitoring decreased by 13·4% (-15·4 to -11·3; p<0·0001), and breastfeeding within 1 h of birth decreased by 3·5% (-4·6 to -2·6; p=0·0032). The immediate newborn care practice of placing the baby skin-to-skin with their mother increased by 13·2% (12·1 to 14·5; p<0·0001), and health workers' hand hygiene practices during childbirth increased by 12·9% (11·8 to 13·9) during lockdown (p<0·0001). INTERPRETATION: Institutional childbirth reduced by more than half during lockdown, with increases in institutional stillbirth rate and neonatal mortality, and decreases in quality of care. Some behaviours improved, notably hand hygiene and keeping the baby skin-to-skin with their mother. An urgent need exists to protect access to high quality intrapartum care and prevent excess deaths for the most vulnerable health system users during this pandemic period. FUNDING: Grand Challenges Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,153
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations495
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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