Outpatient Cervical Ripening: A Multicentered Retrospective Cohort Study [ID: 1377444]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study aims to compare safety and effectiveness between different outpatient cervical ripening (CR) methods. METHODS: Seven community and academic hospitals in the Greater Toronto Area that performed outpatient CR participated. We reviewed eligible charts over 12–24 months based on predetermined criteria. Multivariable analyses were performed; covariates included nulliparity, cervical unfavourability, and maternal and gestational age. Binary outcomes were modeled using logistic regression, presented as adjusted odds ratio (OR) with 95% CI. Time-to-event outcomes were described using unadjusted Kaplan-Meier curves. Multivariable time-to-event analyses were performed using accelerated failure time models with effects presented as time ratios (TRs) with 95% CI. RESULTS: We identified 1,910 pregnancies that underwent outpatient CR using balloon catheters in 881 (46%), dinoprostone vaginal inserts (DVIs) in 553 (29%), and dinoprostone vaginal gel/tablets (DG/T) in 476 (25%) pregnancies. The choice of agent varied considerably per site; one site used balloon catheters in 95%, another used DG/T in 95%, and three sites used DVI in more than 74% of cases. There were no differences in cesarean deliveries or adverse events related to CR. Compared to balloon catheters, patients with pharmacological ripening more often needed a subsequent ripening agent (DVI adjusted odds ratio 2.32 [1.62, 2.81], DG/T 3.26 [2.44, 4.36]). CR-to-delivery time did not differ, but compared to balloon catheters, DG/T had a shorter admission-to-delivery (aTR 0.71 [0.59, 0.86]) interval. CONCLUSION: Balloon catheters, DVI, and DG/T for outpatient CR are comparable in terms of safety and effectiveness. When choosing between agents, consideration should be given to clinical findings, patient preference, and resource availability.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».