Delivery Outcomes During the COVID-19 Pandemic as Reported in a Pregnancy Mobile App: Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has presented obstacles for providers and patients in the maternal health care setting, causing changes to many pregnant women's birth plans, as well as abrupt changes in hospital labor and delivery policies and procedures. Few data exist on the effects of the COVID-19 pandemic on the maternal health care landscape at the national level in the United States. OBJECTIVE: The aim of this study is to assess the incidence of key obstetrics outcomes (preterm delivery, Cesarean sections, and home births) and length of hospital stay during the COVID-19 pandemic as compared to the 6 months prior. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of women aged 18-44 years in the United States who delivered between October 1, 2019, and September 30, 2020, had singleton deliveries, and completed a birth report in the Ovia Pregnancy mobile app. Women were assigned to the prepandemic cohort if they delivered between October 2019 and March 2020, and the pandemic cohort if they delivered between April and September 2020. Gestational age at delivery, delivery method, delivery facility type, and length of hospital stay were compared. RESULTS: A total of 304,023 birth reports were collected, with 152,832 (50.26%) in the prepandemic cohort and 151,191 (49.73%) in the pandemic cohort. Compared to the prepandemic cohort, principal findings indicate a 5.67% decrease in preterm delivery rates in the pandemic cohort (P<.001; odds ratio [OR] 0.94, 95% CI 0.91-0.96), a 30.0% increase in home birth rates (P<.001; OR 1.3, 95% CI 1.23-1.4), and a 7.81% decrease in the average hospital length of stay postdelivery (mean 2.48 days, SD 1.35). There were no overall changes in Cesarean section rates between cohorts, but differences were observed between age, race, and ethnicity subgroups. CONCLUSIONS: Results suggest a need for continuous monitoring of maternal health trends as the COVID-19 pandemic progresses and underline the important role of digital data collection, particularly during the pandemic.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».