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Enregistrement W4417265987 · doi:10.1016/j.xagr.2025.100595

Disparities in planned and successful vaginal delivery after a cesarean delivery by body mass index: a population-based cohort study

2025· article· en· W4417265987 sur OpenAlexafffundabout
Emily Gray, Mary M. Brown, Christy Woolcott, John Fahey, Victoria M. Allen, Heather Scott, Sarka Lisonkova, Azar Mehrabadi

Notice bibliographique

RevueAJOG Global Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensB.C. Women's Hospital & Health CentreCancer Care Nova ScotiaChildren's & Women's Health Centre of British ColumbiaUniversity of New BrunswickDalhousie University
Organismes subventionnairesResearch Nova Scotia
Mots-clésVaginal deliveryCesarean deliveryBody mass indexCohort studyObesityHealth care deliveryCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Previous literature suggests that pregnant individuals with obesity have fewer planned and successful vaginal births following a previous cesarean delivery. Concern is growing that discrimination based on body mass index (BMI) and comorbidities associated with BMI, rather than BMI itself, are primarily responsible for these findings. Objective: To describe disparities in planning and having a successful vaginal delivery after a previous cesarean delivery by BMI status. Study Design: This population-based cohort study included all singleton pregnancies ≥37 weeks' gestation from 2003 to 2021 in Nova Scotia, Canada, with one previous cesarean and without contraindications for a trial of labor. Adjusted risk ratios (aRRs) and 95% confidence intervals (CIs) were estimated using Poisson regression, incorporating inverse probability weighting to account for confounding by demographic characteristics and co-morbidities. Results: Among 12 646 deliveries, approximately 31% experienced pre-pregnancy obesity. Of those with obesity, 34% planned a vaginal birth compared to 44% of those without obesity (aRR: 0.82, 95% CI: 0.78, 0.86). Higher BMI classification was associated with a reduced likelihood of planned vaginal delivery: class I: 37%, aRR: 0.88 (95% CI: 0.82, 0.94); class II: 32%, aRR: 0.81 (95% CI: 0.74, 0.89); class III: 26%, aRR 0.65 (95% CI: 0.56, 0.75). Among those planning a vaginal delivery, those with obesity were less likely to have a vaginal birth compared to those without obesity (57% vs 69%; aRR: 0.87, 95% CI: 0.82, 0.92); successful vaginal birth was less likely as BMI increased. Conclusion: Obesity was associated with reduced planned and successful vaginal delivery after a previous cesarean delivery and the association was most pronounced at higher BMI after accounting for demographic characteristics and co-morbidities. While discrimination based on BMI was unmeasured, notable disparities in planning and having a vaginal delivery by BMI suggest that training for health care providers and the availability of appropriate infrastructure may help optimize care for this population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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