A Population-Based Sample Comparing Birth Outcomes Between Different Models of Prenatal Care
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To compare the sociodemographic and health characteristics of pregnant individuals, basedon the model of prenatal care received, and to assess differences in low birth weight (LBW), preterm birth,and macrosomia between models of prenatal care.Methods: This retrospective cohort study consisted of a sample of 23,529 pregnant individuals fromSouthwestern Ontario and their birth outcomes between February 2009 and February 2014. Logisticregression models assessed the relationship between type of prenatal care provider and adverse birthoutcomes.Results: Most individuals (39.9%) received care by a family physician and obstetrician/gynecologist;36.2% by an obstetrician/gynecologist only; 13.4% by a family physician only; 7.6% by a midwife only; 1.8%by a midwife and obstetrician/gynecologist; and 1.0% by a midwife and family physician. Patients receivingmidwife-led care only were older and had higher neighbourhood-level income than patients seen by othermodels of care (p < .001). Patients seen by obstetricians/gynecologists only had the highest odds for LBW(aOR 1.42; 95% CI 1.13, 1.18) compared to care where midwives were involved at any point during pregnancy.However, midwife involvement in care had the highest odds for macrosomia compared to those withoutmidwife involvement.Conclusion: Patients receiving prenatal care by a midwife were older, had higher incomes, had a lowerprevalence of LBW infants, but greater odds for fetal macrosomia, compared to other models of care.RÉSUMÉObjectifs : Comparer les caractéristiques sociodémographiques et sanitaires des personnes enceintesen fonction du modèle de soins prénatals reçu et évaluer les différences entre ces modèles au chapitre dufaible poids à la naissance, de la prématurité et de la macrosomie.Méthodes : Cette étude de cohorte rétrospective a porté sur un échantillon de 23 529 personnesenceintes du Sud-Ouest de l’Ontario et l’issue de leur grossesse entre février 2009 et février 2014. Desmodèles de régression logistique ont évalué les relations entre le type de fournisseur de soins prénatals etles issues de grossesse indésirables.Résultats : La plupart des personnes (39,9 %) ont reçu les soins d’un médecin de famille et d’unobstétricien-gynécologue; 36,2 %, d’un obstétricien-gynécologique seulement; 13,4 %, d’un médecin defamille seulement; 7,6 % d’une sage-femme seulement; 1,8 %, d’une sage-femme et d’un obstétriciengynécologue;1,0 %, d’une sage-femme et d’un médecin de famille. La clientèle qui a reçu des soins d’unesage-femme seulement était plus âgée et habitait des quartiers dont le revenu était plus élevé par rapportaux personnes ayant bénéficié d’autres modèles de soins (p < 0,001). Les nouveau-nés des personnessuivies par des obstétriciens-gynécologues seulement ont été les plus susceptibles de présenter un faiblepoids à la naissance (RCa = 1,42; IC à 95 % = 1,13, 1,18) par rapport à ceux nés d’individus qui avaient obtenudes soins d’une sage-femme à n’importe quel stade de la grossesse. Cependant, la participation d’unesage-femme aux soins est associée à la plus grande susceptibilité à la macrosomie.Conclusion : Par comparaison à celles qui avaient bénéficié d’autres modèles de soins, les personnesqui avaient été vues par une sage-femme étaient plus âgées, avaient un revenu plus élevé et avaient connuune plus faible prévalence de nouveau-nés présentant un faible poids à la naissance, mais les risques demacrosomie foetale étaient plus élevés.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».