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Notice bibliographique
Résumé
T he practice of obstetrics has changed considerablyover the last several decades. In addition to the im-provements in obstetric outcomes because of prena-tal surveillance and treatments, the provision of obstetric care has also changed. The 24-hour availability of obstetri-cians that was typical in the past has evolved into a rotating call system, which, in addition to ensuring round-the-clock coverage, allows obstetricians to have a more predictable lifestyle and may reduce the number of medical errors.1–5 With these changes, however, there has been an increase in concern about quality of care. The question “will you be de-livering my baby? ” is frequently asked by pregnant women, which is understandable considering the comfort that comes with seeing one’s own doctor in the labour and de-livery setting. However, little is known about the differ-ences in obstetric outcomes experienced by women at-tended by their own prenatal care provider compared with an on-call physician. It is well established that the doctor–patient relationship is strongly associated with medicolegal action,6,7 and it has been suggested that the medicolegal pressure felt by obstetricians is associated with the rise in cesarean delivery rates.8–10 In this study, we sought to determine whether obstetric outcomes differ be-tween women attended by their own obstetrician and those attended by an on-call obstetrician. Materials and methods Study design We carried out a hospital-based cohort study using the
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,777 | 0,520 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».