A prediction model for successful vaginal birth after caesarean delivery in Chinese mothers by using machine learning
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Background: This study aimed to build a personalised prediction algorithm for successful vaginal birth after caesarean delivery in Chinese mothers. Methods: This study used data from the electronic medical records of 406 admitted pregnant women between January 2010 and October 2020. Descriptive analyses, chi-square tests, and multivariate logistic regression were undertaken. By using the Spearman correlation coefficient, a prediction model for successful vaginal birth after caesarean delivery was derived. Results: The identified predictors included degree of cervical dilatation, fetal exposure, cervical canal regression, uterine orifice location, height, the thickness of the lower uterine segment, gestational age, BMI before delivery, and estimated birth weight. The prediction model performed well with an area under the receiver operating characteristics curve of 0.954 (95% CI, 0.87-0.94). Conclusion: The results show that the prediction model can better predict VBAC. The new prediction model may be used in clinical consultations to decide the preferred delivery mode.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A prediction model for successful vaginal birth after caesarean delivery in Chinese mothers by using machine learning
- Date Crossref
- 01/01/2024
- Éditeur
- Inderscience Publishers
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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International Peace Maternity & Child Health Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Shanghai Jiao Tong University Department of Nursing pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Children's Hospital of Fudan University Department of Nursing pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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International Peace Maternity and Child Health Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
International Peace Maternity & Child Health Hospital, Department of Nursing — Shanghai Jiao Tong University et Department of Nursing — Children's Hospital of Fudan University, avec 1 autre affiliation.
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