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Enregistrement W3089193306 · doi:10.2196/19953

Effect of a Text Messaging–Based Educational Intervention on Cesarean Section Rates Among Pregnant Women in China: Quasirandomized Controlled Trial

2020· article· en· W3089193306 sur OpenAlexvenueno aff
Yanfang Su, Jesse Heitner, Changzheng Yuan, Yafei Si, Dan Wang, Zhiying Zhou, Zhongliang Zhou

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialOdds ratioPrenatal carePregnancyFamily medicinePhoneIntervention (counseling)PediatricsDemographyPopulationNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Consensus exists that appropriate regional cesarean rates should not exceed 15% of births, but China's cesarean rate exceeds 50% in some areas, prompting numerous calls for its reduction. At present, China's 2016 two-child policy has heightened the implications of national cesarean section trends. OBJECTIVE: This study leveraged pervasive cellular phone access amongst Chinese citizens to test the effect of a low-cost and scalable prenatal advice program on cesarean section rates. METHODS: Participants were pregnant women presenting for antenatal care at a clinic in Xi'an, China. Assignment was quasirandomized and utilized factorial assignment based on the expecting mother's birthday. Participants were assigned to one of the following four groups, with each receiving a different set of messages: (1) a comparison group that received only a few "basic" messages, (2) a group receiving messages primarily regarding care seeking, (3) a group receiving messages primarily regarding good home prenatal practices, and (4) a group receiving text messages of all groups. Messages were delivered throughout pregnancy and were tailored to each woman's gestational week. The main outcome was the rates of cesarean delivery reported in the intervention arms. Data analysts were blinded to treatment assignment. RESULTS: In total, 2115 women completed the trial and corresponding follow-up surveys. In the unadjusted analysis, the group receiving all texts was associated with an odds ratio of 0.77 (P=.06), though neither the care seeking nor good home prenatal practice set yielded a relevant impact. Adjusting for potentially confounding covariates showed that the group with all texts sent together was associated with an odds ratio of 0.67 (P=.01). Notably, previous cesarean section evoked an odds ratio of 11.78 (P<.001), highlighting that having a cesarean section predicts future cesarean section in a subsequent pregnancy. CONCLUSIONS: Sending pregnant women in rural China short informational messages with integrated advice regarding both care-seeking and good home prenatal practices appears to reduce women's likelihood of undergoing cesarean section. Reducing clear medical indications for cesarean section seems to be the strongest potential pathway of the effect. Cesarean section based on only maternal request did not seem to occur regularly in our study population. Preventing unnecessary cesarean section at present may have a long-term impact on future cesarean section rates. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02037087; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02037087. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1136/bmjopen-2015-011016.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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