Outcomes of uninsured midwifery clients in Ontario, Canada: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To describe the characteristics, health service utilization, and clinical outcomes of Ontario residents who are not covered by the Ontario Health Insurance Plan and receive services from Ontario midwives. Design: Retrospective cohort study. Setting: Ontario, Canada. Participants: All midwifery courses of care resulting in births between April 1, 2012 to March 31, 2015 and captured in the BORN perinatal registry. Within this cohort we compared midwifery clients without publicly funded health insurance to those covered by the Ontario Health Insurance Plan (OHIP). Measurements and findings: Of 55, 634 midwifery clients assessed in Ontario, 92.8% were insured by OHIP and 7.2% were not insured. Among uninsured clients, 66.3% attended a prenatal visit during the first trimester compared to 92.8% of insured women, with uninsured clients presenting with fewer pre-existing conditions. A higher proportion of uninsured clients (33.9%) planned to birth at home and 28.7% of clients' actual place birth was in the home, compared to 19.6% and 16.6% of insured clients respectively. Rates of both spontaneous labour and spontaneous vaginal birth were higher among uninsured clients (82.1% and 81.1%, respectively), compared to insured clients (77.3% and 78.1%, respectively). Clinical outcomes were generally similar, with postpartum hemorrhage (3.4%), preterm birth (5%), and small-for-gestational age (2.1%) slightly more common among uninsured clients compared to insured clients (2.9%, 4.4%, and 1.7%, respectively). Rates of most complications were lower for uninsured clients. Key conclusions: Overall, uninsured clients used less services compared to insured clients and had good clinical outcomes under midwifery care in Ontario. Findings of this study support the policy decision in Ontario to fund midwifery care for uninsured clients and suggest that uninsured clients are well suited for midwifery care. Implications for practice: Funding midwives to serve uninsured clients is appropriate and may improve uninsured clients access to care.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».