Selective versus routine use of episiotomy for vaginal births in Shanghai hospitals, China: a comparison of policies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To assess the effects of policy of selective versus routine episiotomy on mother and baby for women delivering vaginally in Shanghai and whether the hospital type has any effect on the outcomes. METHOD: This was a multi-center retrospective cohort study in Shanghai between March 2015 and May 2017. The study population were vaginal births with selective or routine episiotomy (n = 5478) in 20 secondary or tertiary hospitals. Main Outcome Measure was the incidence of severe perineal lacerations. The adjusted odds ratios (aOR) and 95% confidence intervals (CI) were estimated by logistic regression and presented as the effect sizes. All models were stratified by the utilization of level (secondary and tertiary) and type (general and Obstetric) of hospital. RESULTS: The primary outcome was not significantly different between vaginal births with routine and selective episiotomy. Patients with selective episiotomy had a lower risk of postpartum hemorrhage, and newborns in the selective episiotomy group had a lower risk of shoulder dystocia and Neonatal Ward compared to those with routine episiotomy. Newborns in selective episiotomy group had a lower risk of birth injury in tertiary hospital. However, newborns in selective episiotomy group had a higher risk of birth injury in general hospitals. CONCLUSION: Selective episiotomy is safe and can be recommended over routine episiotomy in obstetric and tertiary hospital settings in China.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».