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Enregistrement W4206051419 · doi:10.4103/jfmpc.jfmpc_585_21

Changing scenario of C-section delivery in India

2021· article· en· W4206051419 sur OpenAlexaff
Nivedita Roy, Piyush Kumar Mishra, Vijay Kumar Mishra, Vijay Kumar Chattu, Souryakant Varandani, Sonu Kumar Batham

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Medicine and Primary Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaesarean sectionMedicineSection (typography)Socioeconomic statusHealth literacyLiteracyLogistic regressionPublic healthMaternal healthDemographyPopulationPregnancyEnvironmental healthSocioeconomicsEconomic growthHealth servicesHealth careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Caesarean section (C-section) delivery is a serious maternal health concern in the long run. Notedly, there is a lack of studies dealing with understanding the ways and reasons of C-section deliveries becoming a public health issue in today's time in India and the measures to reduce the unnecessary caesarean sections. We have conducted this study to study the changes in the state-wise prevalence of C-section deliveries in India and understand C-section delivery's socioeconomic and biomedical predictors. MATERIALS AND METHODS: The study uses data from the fourth and fifth rounds of the National Family Health Surveys (NFHS). The per cent differences in the C-section deliveries from NFHS-4 to NFHS-5 across the states were measured through relative changes. The association between the C-section delivery and socioeconomic and biomedical factors were assessed using multiple logistic regression. RESULTS: This study revealed that the C-section deliveries are higher in the southern states than in the other parts of India. Literacy plays a vital role in C-section deliveries. The probabilities of C-section deliveries are more in 30-40 and 40 + years. The women belonging to the median wealth index category were more likely (OR-CI, 1.62 [1.55-1.66]) to undergo the C-section followed by the women from wealthy households (OR-CI, 1.46 [1.41-1.52]). CONCLUSION: The Government's health policymakers should take the initiative to reduce the C-section section delivery by means of building maternal health literacy and awareness among women and the community so that its future implications can be minimised. It is crucial to formulate a mandate and implement it in the states where C-sections are too high through community health workers and primary care providers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations68
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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