Predictors of emergency caesarean births among low-risk migrant women from low-and middle-income countries giving birth in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Le nombre élevé de naissances par césarienne au Canada est préoccupant dû aux risques qui y sont associées. Les recommandations pour réduire les taux de césarienne comprennent la prévention de naissances par césarienne d'urgence chez les femmes à faible risque (c.-à-d. grossesse monofoetale et à terme et présentation céphalique), en particulier pour les indications discrétionnaires (ex souffrance foetale, travail prolongé). Les femmes migrantes enceintes (c.-à-d. les femmes nées ailleurs qu'au Canada) originaires des pays à revenu faible et intermédiaire (PRFI) présentent des profils de risques sociaux et médicaux plus élevés que les femmes nées au Canada. La recherche établissant les facteurs prédictifs de césarienne chez les femmes migrantes est déficiente.Objectif: Identifier les facteurs prédictifs de césarienne (c.-à-d. migration, biologiques, médicaux, sociaux et sanitaires) chez les femmes migrantes originaires des PRFI qui accouchent à Montréal, Canada. Méthode: Une étude cas-témoin a été réalisée. Le cadre d'échantillonnage comprenait des femmes migrantes originaires des PRFI vivant au Canada depuis moins de 8 ans et ayant accouché entre mars 2014 et janvier 2015 dans trois hôpitaux de Montréal. Les données des femmes ayant accepté de participer à l'étude ont été recueillies à partir des dossiers médicaux et au moyen d'entrevues conduites avec le questionnaire «Soins de maternité qui répondent aux besoins des migrantes» (disponible en 8 langues). Les femmes migrantes à faible risque ayant eu un accouchement vaginal (témoins) et un accouchement par césarienne en urgence pour des indications discrétionnaires (cas) ont été analysées. Une régression logistique à variables multiples a été utilisée pour identifier les facteurs prédictifs d'une césarienne d'urgence chez les femmes migrantes.Résultats: La taille de la population étudiée est de 1848 femmes migrantes (1615 témoins, 233 cas). Les facteurs prédictifs de césarienne d'urgence étaient: âge maternel ≥ 35 ans (RC=2.90, 95% IC 1.89-4.44), primiparité (RC=3.79, 95% IC 2.47-5.82), liquide amniotique teinté de méconium (RC=2.48, 95% IC 1.71-3.60), indice de masse corporelle élevé/prise de poids excessive durant la grossesse (RC=1.49, 95% IC 1.03-2.15), admission à l'hôpital lors de la phase précoce du travail (RC=6.69, 95% IC 3.60-12.44), et vivant au Canada depuis moins de 2 ans (RC=2.02, 95% IC 1.03-3.99). Une mauvaise santé maternelle (RC=1.44, 95% IC 0.99-2.08) était presque significative. Parmi les femmes migrantes vivant au Canada depuis moins de 2 ans, les facteurs prédictifs étaient: âge maternel ≥ 35 ans (RC=2.34, 95% IC 0.99-2.08), liquide amniotique teinté de méconium (RC=2.64, 95% IC 1.53-4.56), admission à l'hôpital lors de la phase précoce du travail (RC=7.68, 95% IC 3.12-18.88), et ayant un statut humanitaire (RC=4.24, 95% IC 1.16-15.46); les femmes qui faisaient du diabète et/ou de l'hypertension gestationnelle avaient un risque plus élevé d'avoir une césarienne d'urgence (RC=2.09, 95% IC 0.99-4.42), mais ce n'était pas statistiquement significatif. Conclusion: Les femmes migrantes ayant un statut humanitaire et qui sont récemment arrivées sont particulièrement à risque de nécessiter une césarienne d'urgence sans que ce soit pleinement explicable par des facteurs médicaux. Les professionnels de la santé devraient considérer la plus grande vulnérabilité de ces femmes et s'assurer d'un support adéquat durant la maternité. L'état de santé est aussi un facteur prédictif important de césarienne d'urgence même chez les femmes migrantes à faible risque et les professionnels de la santé devraient considérer les circonstances particulières des femmes migrantes lors de la prestation de service. L'admission à l'hôpital lors de la phase précoce du travail devrait être évitée autant que possible. La recherche est nécessaire pour en apprendre davantage sur les soins de maternité des femmes migrantes et leur impact potentiel sur le type d'accouchement.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».