Reducing unnecessary caesarean sections: scoping review of financial and regulatory interventions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Caesarean sections (CS) are increasing worldwide. Financial incentives and related regulatory and legislative factors are important determinants of CS rates. This scoping review examines the evidence base of financial, regulatory and legislative interventions intended to reduce CS rates. Methods We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL and two trials registers in June 2019. Both experimental and observational intervention studies were eligible for inclusion. Primary outcome measures were: CS, spontaneous vaginal and instrumental birth rates. We assessed quality of evidence using Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) method. Results We identified 9057 articles and assessed 65 full-texts. We included 16 observational studies. Most of the studies were conducted in high-income countries. Three studies assessed payment methods for health workers: equalising physician fees for vaginal and caesarean delivery reduced CS rates in one study; however, little or no difference in CS rates was found in the remaining two studies. Nine studies assessed payment methods for health organisations: There was no difference in CS rates between diagnosis-related group (DRG) payment system compared to fee-for-service system in one study. However, DRG system was associated with lower odds for CS in another study. There was little or no difference in CS rates following implementation of global budget payment (GBP) system in two studies. Vaginal birth after caesarean section (VBAC) increased after implementation of a case-based payment system in one study. Caesarean section increased while VBAC rates decreased following implementation of a cap-based payment system in another study. Financial incentive for providers to promote vaginal delivery combined with free vaginal delivery policy was found to reduce CS rates in one study. Studied regulatory and legislative interventions (comprising legislatively imposed practice guidelines for physicians in one study and multi-faceted strategy which included policies to control CS on maternal request in another study) were found to reduce CS rates. The GRADE quality of evidence varied from very low to low. Conclusions Available evidence on the effects of financial and regulatory strategies intended to reduce unnecessary CS is inconclusive given inconsistency in effects and low quality of the available evidence. More rigorous studies are needed.
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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 | 0,019 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».