Effect of implementation of the MOREOB program on adverse maternal and neonatal birth outcomes in Ontario, Canada: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In 2002, the MOREOB (Managing Obstetrical Risk Efficiently) obstetrical patient safety program was phased-in across hospitals in Ontario, Canada. The purpose of our study was to evaluate the effect of the MOREOB program on rates of adverse maternal and neonatal outcomes. Methods A retrospective cohort study, using province-wide administrative hospitalization data. We included maternal and neonatal records between fiscal years 2002–2003 and 2013–2014, for deliveries taking place at the 67 Ontario hospitals where the MOREOB program was implemented between 2002 and 2012. After accounting for institutional mergers and excluding very small hospitals, 55 hospitals (1,447,073 deliveries) were included. Multivariable logistic and linear mixed effects regression analysis were used, accounting for secular trends, within hospital correlation and over time correlation, and adjusting for a maternal comorbidity index, hospital annual birth volume, and level of care. The main outcome measure was a composite individual-level indicator of incidence of any adverse events, and a hospital-level score, called the Weighted Adverse Outcome Score (WAOS) capturing both maternal and neonatal adverse outcomes. Results Across the 12 years of follow up, there were 98,789 adverse maternal and neonatal outcomes, a rate of 6.83 per 100 deliveries (6.66 per 100 occurring before, 6.91 per 100 during, and 6.84 per 100 after program implementation). The multivariable analysis found no statistically significant decrease in adverse events associated with program implementation (OR for adverse events after versus before =1.11 (95% CI: 1.06 to 1.17, change in mean WAOS score after minus before =0.15 (− 0.36 to 0.67)). Conclusions We did not find a reduction in the incidence of maternal and neonatal adverse outcomes associated with the MOREOB program, and small yet statistically significant increases in some adverse events were observed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».