Labor Down or Bear Down: A Strategy to Translate Second-Stage Labor Evidence to Perinatal Practice
Notice bibliographique
Résumé
Scientific evidence supports spontaneous physiologic approaches to second-stage labor care; however, most women in US hospitals continue to receive direction from nurses and birth attendants to use prolonged Valsalva bearing-down efforts as soon as the cervix is completely dilated. Delaying maternal bearing-down efforts during second-stage labor until a woman feels an urge to push (laboring down) results in optimal use of maternal energy, has no detrimental maternal effects, and results in improved fetal oxygenation. Although most commonly used with women who are undergoing epidural anesthesia, laboring down is just one component of physiologic second-stage labor care that can be used to achieve optimal maternal and neonatal outcomes for women with or without an epidural. Prior efforts to translate evidence regarding second-stage labor care to practice have not been successful. In this article, the scientific evidence for second-stage labor care and previous efforts at clinical translation are reviewed. The Ottawa Hospital Second Stage Protocol is presented as a model with potential to allow translation of evidence to practice. Recommendations to enhance widespread adoption of evidence-based practice are provided, including improved collaboration between nurses and birth attendants.
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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 | 0,363 | 0,486 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».