Narrative Review on the Trend of Childbirth in South Korea and Feasible Intervention to Reduce Cesarean Section Rate
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we explored the current childbirth trend in South Korea to provide recent evidence on determinants of the cesarean section rate (CSR) and related policy interventions. We utilized national health insurance claim data to analyze the CSR. We also conducted a narrative review on factors associated with the CSR and examined evidence about interventions to reduce it. The CSR is rising in Korea; simultaneously, the overall number of births is declining. In 2012, 469,000 women gave birth, and 26.9% underwent a cesarean section. In 2021, 249,000 women gave birth, and 58.7% experienced a cesarean section. The CSR among women under age 25 was 26.7% in 2012, but by the first quarter of 2022, it was 51.6%. In 2012, the CSR in women aged 25–34 years was 34.9%; by the first quarter of 2022, it was 58.3%. We synthesized evidence on the determinants of CSR in three dimensions: users, providers, and systems. We also explored recent evidence on policy interventions to reduce the CSR, focusing on women and families, providers, and hospitals. Despite the rapid increase in the CSR in the last decade, efforts to investigate childbirth choice and women’s experiences have been insufficient. We could not locate systematic initiatives in the research community or government to lower the rate. More patient-centered efforts to reduce the high CSR rate are needed.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».