A Population-Based Sample Comparing Birth Outcomes Between Different Models of Prenatal Care
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Abstract
Objectives: To compare the sociodemographic and health characteristics of pregnant individuals, basedon the model of prenatal care received, and to assess differences in low birth weight (LBW), preterm birth,and macrosomia between models of prenatal care.Methods: This retrospective cohort study consisted of a sample of 23,529 pregnant individuals fromSouthwestern Ontario and their birth outcomes between February 2009 and February 2014. Logisticregression models assessed the relationship between type of prenatal care provider and adverse birthoutcomes.Results: Most individuals (39.9%) received care by a family physician and obstetrician/gynecologist;36.2% by an obstetrician/gynecologist only; 13.4% by a family physician only; 7.6% by a midwife only; 1.8%by a midwife and obstetrician/gynecologist; and 1.0% by a midwife and family physician. Patients receivingmidwife-led care only were older and had higher neighbourhood-level income than patients seen by othermodels of care (p < .001). Patients seen by obstetricians/gynecologists only had the highest odds for LBW(aOR 1.42; 95% CI 1.13, 1.18) compared to care where midwives were involved at any point during pregnancy.However, midwife involvement in care had the highest odds for macrosomia compared to those withoutmidwife involvement.Conclusion: Patients receiving prenatal care by a midwife were older, had higher incomes, had a lowerprevalence of LBW infants, but greater odds for fetal macrosomia, compared to other models of care.RÉSUMÉObjectifs : Comparer les caractéristiques sociodémographiques et sanitaires des personnes enceintesen fonction du modèle de soins prénatals reçu et évaluer les différences entre ces modèles au chapitre dufaible poids à la naissance, de la prématurité et de la macrosomie.Méthodes : Cette étude de cohorte rétrospective a porté sur un échantillon de 23 529 personnesenceintes du Sud-Ouest de l’Ontario et l’issue de leur grossesse entre février 2009 et février 2014. Desmodèles de régression logistique ont évalué les relations entre le type de fournisseur de soins prénatals etles issues de grossesse indésirables.Résultats : La plupart des personnes (39,9 %) ont reçu les soins d’un médecin de famille et d’unobstétricien-gynécologue; 36,2 %, d’un obstétricien-gynécologique seulement; 13,4 %, d’un médecin defamille seulement; 7,6 % d’une sage-femme seulement; 1,8 %, d’une sage-femme et d’un obstétriciengynécologue;1,0 %, d’une sage-femme et d’un médecin de famille. La clientèle qui a reçu des soins d’unesage-femme seulement était plus âgée et habitait des quartiers dont le revenu était plus élevé par rapportaux personnes ayant bénéficié d’autres modèles de soins (p < 0,001). Les nouveau-nés des personnessuivies par des obstétriciens-gynécologues seulement ont été les plus susceptibles de présenter un faiblepoids à la naissance (RCa = 1,42; IC à 95 % = 1,13, 1,18) par rapport à ceux nés d’individus qui avaient obtenudes soins d’une sage-femme à n’importe quel stade de la grossesse. Cependant, la participation d’unesage-femme aux soins est associée à la plus grande susceptibilité à la macrosomie.Conclusion : Par comparaison à celles qui avaient bénéficié d’autres modèles de soins, les personnesqui avaient été vues par une sage-femme étaient plus âgées, avaient un revenu plus élevé et avaient connuune plus faible prévalence de nouveau-nés présentant un faible poids à la naissance, mais les risques demacrosomie foetale étaient plus élevés.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".