Impact of the COVID‐19 pandemic on perinatal care and outcomes in the United States: An interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospitals quickly adapted perinatal care to mitigate SARS-CoV-2 transmission at the onset of the COVID-19 pandemic. The objective of this study was to estimate the impact of pandemic-related hospital policy changes on perinatal care and outcomes in one region of the United States. METHODS: This interrupted time series analysis used retrospective data from consecutive singleton births at 15 hospitals in the Pacific Northwest from 2017 to 2020. The primary outcomes were those hypothesized to be affected by pandemic-related hospital policies and included labor induction, epidural use, oxytocin augmentation, mode of delivery, and early discharge (<48 hours after cesarean and <24 hours after vaginal births). Secondary outcomes included preterm birth, severe maternal morbidity, low 5-minute Apgar score, neonatal intensive care unit (NICU) admission, and 30-day readmission. Segmented Poisson regression models estimated the outcome level shift changes after the pandemic onset, controlling for underlying trends, seasonality, and stratifying by parity. RESULTS: No statistically significant changes were detected in intrapartum interventions or mode of delivery after onset of the pandemic. Early discharge increased for all births following cesarean and vaginal birth. Newborn readmission rates increased but only among nulliparas (aRR: 1.49, 95%CI: 1.17, 1.91). Among multiparas, decreases were observed in preterm birth (aRR: 0.90, 95%CI: 0.84, 0.96), low 5-minute Apgar score (aRR: 0.75, 95%CI: 0.68, 0.81), and term NICU admission rates (aRR: 0.85, 95%CI: 0.80, 0.91). CONCLUSIONS: Increases in early discharge and newborn readmission rates among nulliparas suggest a need for more postpartum support during the pandemic. Decreases in preterm birth and term NICU admission among multiparas may have implications beyond the pandemic and deserve further study.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».