Changes in Maternal Characteristics and Obstetric Practice and Recent Increases in Primary Cesarean Delivery
Notice bibliographique
Résumé
In Brief OBJECTIVE To estimate the contribution of changes in maternal characteristics (namely, age, parity, prepregnancy weight, weight gain in pregnancy, smoking status) and obstetric practice (namely, labor induction, epidural anesthesia, delivery by an obstetrician, midpelvic forceps delivery) to recent increases in primary cesarean delivery rates. METHODS We studied all deliveries in Nova Scotia, Canada, between 1988 and 2000 after excluding women who had a previous cesarean delivery (n =127,564). Logistic regression was used to study the effect of changes in maternal characteristics and obstetric practice on primary cesarean delivery rates. The effect of changes in midpelvic forceps delivery was examined through ecologic Poisson regression. RESULTS Primary cesarean delivery rates increased from 13.4% of deliveries in 1988 to 17.5% in 2000. This was due to increases in cesarean deliveries for dystocia (14% increase), breech (24% increase), suspected fetal distress (21% increase), hypertension (47% increase), and miscellaneous indications (73% increase). Adjustment for maternal characteristics reduced the temporal increase in primary cesarean delivery rates between 1988–1991 and 1998–2000 from 21% (95% confidence interval [CI] 16%, 25%) to 2% (95% CI −2%, 7%). Additional adjustment for obstetric practice factors further reduced period effects. Midpelvic forceps delivery was significantly and negatively associated with primary cesarean delivery (P = .001). CONCLUSION Recent increases in primary cesarean delivery rates are a consequence of changes in maternal characteristics. Obstetric practice, which has altered due to changes in maternal characteristics and concerns related to fetal and maternal safety, has also contributed to increases in primary cesarean delivery. Recent increases in primary cesarean delivery are due to changesin maternal characteristics and obstetric practice.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».