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Enregistrement W4413115966 · doi:10.1016/j.ajog.2025.08.004

The relationship between virtual antenatal care and pregnancy outcomes in a diverse UK inner-city population: a group-based trajectory modeling approach using routine health records

2025· article· en· W4413115966 sur OpenAlexafffund
Kathryn V. Dalrymple, Florence Tydeman, Jeffrey N. Bone, Lucilla Poston, Tisha Dasgupta, Alice McGreevy, Milly Wilson, Abigail Easter, Asma Khalil, Sara L. White, Sergio A. Silverio, Lisa English Long, Daghni Rajasingam, Hiten D. Mistry, Peter von Dadelszen, Laura A. Magee

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Obstetrics and Gynecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilKing's College LondonUniversity of LeicesterHealth Services and Delivery Research ProgrammeNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchNational Institute for Health Research Applied Research Collaboration South LondonSouth London and Maudsley NHS Foundation TrustBC Children's HospitalHealth and Social Care Delivery ResearchKing's College Hospital NHS Foundation Trust
Mots-clésMedicinePregnancyObstetricsPopulationLogistic regressionCohortGestational ageConfidence intervalPrenatal carePediatricsFamily medicineInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic resulted in major reconfiguration of maternity services, particularly an increase in virtual antenatal care. OBJECTIVE: We explored associations between virtual antenatal care trajectories and pregnancy outcomes. STUDY DESIGN: , and ≥37 weeks' gestation. In each window, the proportion of virtual antenatal care was grouped into quartiles, and group-based trajectory modeling was used to extract virtual antenatal care trajectories. Associations between these trajectories and pregnancy outcomes were explored using adjusted multinominal logistic regression. RESULTS: The analysis included 34,114 mother-child dyads (October 2018-July 2023). Group-based trajectory modeling suggested 4 trajectories of virtual antenatal care contacts: low and stable virtual care throughout pregnancy (Trajectory 0; n=27,751 pregnancies, 81.3%), high first trimester virtual care (Trajectory 1; n=832, 2.4%), high second trimester virtual care (Trajectory 2; n=2,410, 7.1%), and high third trimester virtual care (Trajectory 3; n=3,121, 9.2%). Following adjustment, compared with the low and stable group (Trajectory 0), high second trimester virtual care was associated with less gestational hypertension (adjusted relative risk ratio, 0.84; 95% confidence interval, 0.74-0.96) and assisted vaginal birth (0.87 [0.76-1.00]), and more premature births (<37 weeks, 1.21 [1.02-1.44]), labor induction (1.13; 1.02-1.25), breech presentation (1.92; 1.02-3.62), and postpartum hemorrhage (1.14; 1.00-1.30). Similarly, compared to the low and stable group (Trajectory 0), high third trimester virtual care had less gestational hypertension (0.84 [0.73, 0.96]), more premature births (<37 weeks; 1.35; 1.16-1.58) and elective (1.54; 1.38-1.72) or emergency (1.21; 1.01-1.34) cesarean sections, and neonatal intensive care admissions (1.28; 1.09-1.50); fewer third-degree/fourth-degree vaginal tears (0.82; 0.75-0.90); and less early infant skin-to-skin contact (0.82; 0.73-0.92) and breastfeeding (0.90; 0.81-0.99). CONCLUSION: A higher proportion of virtual care contacts in antenatal care in the second or third trimesters was associated with a greater risk of adverse pregnancy outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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