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Record W7161939126 · doi:10.82308/13807

Hospital variation and cesarean delivery: Studies of contemporary practice patterns in Canada and the United States

2016· dissertation· en· W7161939126 on OpenAlexaboutno aff
Corinne Riddell

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicMaternal and Perinatal Health Interventions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)JurisprudenceSharecropping

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Canada, 23% des bébés sont nés par césarienne en 2013, faisant de la césarienne la chirurgie la plus fréquemment réalisée chez les femmes Canadiennes. Considérant que l'augmentation des taux de césariennes n'a pas démontré une amélioration des issues maternelles et périnatales, des recommandations ont été émises afin de diminuer le taux de césarienne, en se penchant principalement sur les césariennes primaires. Afin d'optimiser la réduction du taux de césariennes primaires, il est nécessaire de comprendre les pratiques entourant cette intervention, selon les indications qui la justifient. L'objectif de cette thèse était de faire progresser notre compréhension des taux de naissance par césarienne, selon les indications pour lesquelles elles sont effectuées, en étudiant les variations de pratique interinstitutionnelle.Afin d'étudier les pratiques contemporaines au Canada, les données des registres de naissance de trois provinces sont utilisées pour cette thèse, qui se concentre sur les femmes nullipares en travail présentant une grossesse à bas risque. Les pratiques entourant le moment où la césarienne est réalisée selon les indications sont illustrées, et une évaluation du respect des directives cliniques sur la gestion du travail est présentée. Nous avons observés que plusieurs césariennes sont réalisées en début de travail et qu'il y a une variation considérable entre les hôpitaux en ce qui concerne l'application des directives cliniques sur la gestion du travail. Ensuite, la variation inter-hôpital des taux de césariennes ayant comme indication la dystocie du travail a été examinée. Après l'équilibration selon le nombre d'accouchements par hôpital et avoir fait les ajustements pour les caractéristiques maternelles, fœtales et hospitalières, la variabilité dans les taux entre les hôpitaux demeurent élevée. Ensemble, ces résultats suggèrent que les hôpitaux ayant les plus haut taux de césariennes pourraient avoir avantage à réaliser des révisions de dossiers à l'interne et à évaluer le respect des meilleures directives cliniques sur la gestion de la dystocie du travail. Cette thèse examine ensuite les femmes qui ont une césarienne antérieure en utilisant des données de l'United States' Nationwide Inpatient Sample. Nous trouvons que l'occurrence d'une rupture utérine est associée à une réduction subséquente du taux de succès de l'essai de travail (le taux de femmes qui ont réussi un accouchement vaginal sur celles qui ont été en travail) à l'hôpital où la rupture a eu lieu et à une augmentation, à court terme, du taux de césariennes répétées. Ces résultats suggèrent que la prise de décision en obstétrique est influencée l'occurrence d'évènements indésirables rares. Nous recommandons que les services périnataux provinciaux surveillent la variation des taux de césariennes selon les indications justifiant l'intervention ainsi que le respect des directives à travers les hôpitaux. Ces hôpitaux peuvent alors travailler à améliorer le respect des directives visant à diminuer de façon sécuritaire leur taux de césariennes primaires. Afin d'appuyer la prise de décision optimale, nous recommandons que les professionnels de la santé soient sensibilisés aux effets des biais cognitifs qui sont associés à l'occurrence d'évènements indésirables rares. Les parties prenantes en santé maternelle et infantile, les hôpitaux et les fournisseurs de soins peuvent alors travailler ensemble afin de diminuer de façon sécuritaire les taux de césariennes.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.030
Threshold uncertainty score0.216

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.012
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.331
Teacher spread0.305 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

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