Changes in proportions of Cesarean section before and during the <scp>COVID</scp> ‐19 pandemic in Japan
Notice bibliographique
Résumé
AIM: After the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, Cesarean sections for COVID-19-positive cases were performed to reduce delivery time and thus control infection. This may have increased the proportion of Cesarean sections and affected many pregnant women in Japan; though this expected trend has not yet been quantified. This study examined changes in the proportions of Cesarean sections in Japan before and during the pandemic. METHODS: This study retrospective observational study used the National Database of Health Insurance Claims and Specific Health Checkups of Japan and Vital Statistics from the National Statistical Surveys from April 2018 to October 2022. We compared proportions of Cesarean sections (total Cesarean sections/total live births) in Japan before and during the pandemic and by the COVID-19 pandemic phase: pre-COVID-19 (April 2018 to December 2019), Wave 1 (January to May 2020), Wave 2 (June to October 2020), Wave 3 (November 2020 to February 2021), Wave 4 (March to June 2021), Wave 5 (July to December 2021), Wave 6 (January to June 2022), and Wave 7 (July to October 2022). RESULTS: The proportion of Cesarean sections in Japan was 20.27% (317 241/1 564 912) before the pandemic and increased to 21.19% (486 172/2 294 488) during the pandemic. The highest proportion was in Wave 6 (22.14%), dropping to 21.27% in Wave 7. CONCLUSION: The overall proportion of Cesarean sections increased by 0.92% point during the COVID-19 pandemic in Japan, possibly due in part to infection control measures. Verification and preparation are necessary to respond to future pandemics.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».