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Enregistrement W4321610021 · doi:10.1016/s2468-2667(23)00001-4

Effect of covering perinatal health-care costs on neonatal outcomes in Switzerland: a quasi-experimental population-based study

2023· article· en· W4321610021 sur OpenAlexaff
Adina Mihaela Epure, Émilie Courtin, Philippe Wanner, Arnaud Chioléro, Stéphane Cullati, Cristian Carmeli

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNCCR CatalysisBundesamt für GesundheitSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésMedicinePregnancyPopulationPediatricsRegression discontinuity designGestational agePublic healthLow birth weightInfant mortalityObstetricsEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low birthweight and preterm birth are associated with an increased risk of neonatal death and chronic conditions across the life course. Reducing these adverse birth outcomes is a global public health priority and requires strategies to improve health care during pregnancy. We aimed to assess the effect of a Swiss health policy expansion fully covering illness-related costs during pregnancy on health outcomes in newborn babies. METHODS: We implemented a quasi-experimental difference in regression discontinuity design to assess the effect of expansion of Swiss health insurance (on March 1, 2014), to fully cover health-care costs during pregnancy and 8 weeks postpartum, on neonatal outcomes. Before this reform, only costs specific to the standard monitoring of a normal pregnancy were covered. Babies born before March 1, 2014, and their mothers were assigned to the unexposed group, and babies born on or after March 1, 2014, and their mothers were assigned to the exposed group. We included nearly all children born 2011-19 in Switzerland within a period of 9 months around the date March 1, 2014, and control years 2012, 2016, and 2018. Outcomes were birthweight, low birthweight, very low birthweight, gestational age, preterm or extremely preterm birth, and neonatal death. We estimated the intention-to-treat effect of the policy using parametric regression models. FINDINGS: 61 910 children were born 9 months before and 63 991 were born 9 months after March 1, 2014. 382 861 children were born in the same time period around the three control dates. In the period before policy implementation, mean birthweight was 3289 g, gestational age was 275 days, and 6·5% of children had low birthweight, 1·0% very low birthweight, 7·1% were preterm, 0·4% were extremely preterm, and 0·3% died within the first 28 days of life. After initiation of the policy (vs before) mean birthweight increased by 23 g (95% CI 5 to 40) and the predicted proportion of low birthweight births decreased by 0·81% (0·14 to 1·48) and of very low birthweight births decreased by 0·41% (0·17 to 0·65). The effect on very low birthweight was not robust in sensitivity analyses. The policy had a negligible effect on gestational age (mean difference 1 day, 95% CI 0 to 1) and no clear effects on the other examined outcomes. The change in predicted proportion for preterm births was -0·39% (95% CI -1·2 to 0·38), for extremely preterm births was -0·09% (-0·27 to 0·08), and for neonatal death was -0·07% (-0·2 to 0·07). INTERPRETATION: Free access to prenatal care in Switzerland reduced the risk of some adverse health outcomes in newborn babies. Expanding health-care coverage is a relevant health system intervention to reduce the risk of adverse health outcomes in the newborn baby and, potentially, across the life course. FUNDING: Swiss National Science Foundation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,363 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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