The ARRIVE Effect: What Do the Real-World Data Show? [A251]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Published in August 2018, the ARRIVE trial found that induction of labor (IOL) of low-risk, nulliparous patients at a gestational age (GA) of 39 weeks decreased the risk of cesarean delivery (CD). We assessed the rate of elective IOL and CD rates post-ARRIVE in the U.S. METHODS: The 2018–2020 U.S. Vital Statistics birth certificate database was used. Nulliparous, singleton, low-risk pregnancies at 39 weeks of gestation or greater were included. Data was analyzed by county and quarter, including counties with more than 100 births in all quarters. Comparisons were made between April and June 2018, the quarter just prior to ARRIVE publication, and October and December 2020, the latest available quarter. RESULTS: A total of 297 counties were included, representing over 120,000 births per quarter. The rate of all IOL ≥39 weeks GA increased significantly, from 35% (±9%) to 41% (±11%) (paired t test, P<.001), as did the rate of IOL specifically in the 39th week, from 13% (±6%) to 18% (±8%) (paired t test, P<.001). An interrupted time series analysis showed that the rate of IOLs in the 39th week was rising pre-ARRIVE, but the rate of change was significantly greater post-ARRIVE (0.3% increase per quarter in 39-week IOL post-ARRIVE versus 0.19% increase pre-ARRIVE, P<.001). There was no change, however, in the CD rate: 25.1% (±5%) to 24.7% (±5%) (paired t test, P=.054). CONCLUSION: Since the publication of the ARRIVE trial, nulliparous, singleton, low-risk ≥39-week inductions have significantly increased across the U.S. at a greater rate than prior to ARRIVE. There has been no change in the rate of CD.
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 | 0,045 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,005 |
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 ».