An Australian and Aotearoa New Zealand Audit of Obstetric Fluid Management During Induction of Labor
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although guidelines are in place for obstetric indications that warrant an induction of labor, no such guidelines or policies exist for the management of fluids during labor. This extends to the concentration of oxytocin used for induction, maintenance rate of intravenous crystalloids and subsequent boluses of this crystalloid. The aim of this survey was to obtain a snapshot of current Australian and Aotearoa New Zealand obstetric practice as it pertains to fluid management during induction of labor. Methods: A REDCap survey was made available to medical practitioners registered with the Australian and New Zealand College of Obstetricians and Gynecologists (RANZCOG) via email. Results: A total of 287/6,707 (4.3%) medical practitioners registered with RANZCOG completed the survey. A response was received from medical practitioners in all states and territories of Australia and Aotearoa New Zealand, from a total of 140 hospitals. The majority of respondents were consultants (178/287 (62%)). Variability was noted for the concentration of oxytocin that was used. Three different types of crystalloid were used. Marked variability was noted for the rate of infusion of crystalloid, the indications for a bolus of crystalloid and the size of this bolus. Conclusions: The management of fluid during induction of labor has marked variability both in Australia and Aotearoa New Zealand, suggesting that a policy to guide this management does not exist, and best practice has not been identified. J Clin Gynecol Obstet. 2023;12(3):71-77 doi: https://doi.org/10.14740/jcgo924
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».