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Robson分类法中额外信息的采集和利用
来源:互联网 时间:2018-09-06
Robson分类法中额外信息的采集和利用剖宫产指征提供了为什么需要实施剖宫产手术的重要信息,根据指征分类,是最常用的剖宫产分类方式,分析每个指征的相对频度,能够了解关于临床行为和文化因素对剖宫产率的影
Robson分类法中额外信息的采集和利用   剖宫产指征提供了为什么需要实施剖宫产手术的重要信息,根据指征分类,是最常用的剖宫产分类方式,分析每个指征的相对频度,能够了解关于临床行为和文化因素对剖宫产率的影响。但Robson分类法本身并没有纳入剖宫产原因等信息。因此,Torloni等[12]建议对10组中的每一组再按指征分类,即将10组分类模型与指征结合,创建混合模型,从而可以在同质性更强的群体中审查和比较剖宫产的指征。此外,Betrán等[13]还建议,如果想要更深入地分析其他因素的影响,可以在10组分类的基础上加入其他信息,如流行病学信息(体重指数、年龄等)和结局信息(发病率、死亡率等)。   Robson分类法仍有待完善   虽然Robson分类法有许多优势,但也有一些不足之处,尤其是在结果解释方面,需要进一步完善。   1   术语定义的标准化   目前,Robson分类法在某些关键变量上仍缺少明确定义[12]。为保证规范化使用Robson分类法,如下术语需要明确定义:(1)自然临产;(2)引产临产与催产的区分,以及各自包括的方法;(3)胎儿情况(进入分类的最小孕周,是否包括死胎)。   2   对分类结果的解释   Robson分类法的结果解释是最为薄弱的部分。对此,2013年Robson等[20]提出了12项解释来帮助全面分析数据,并提出了一些变量的参考值,如:(1)各组产妇例数占总产妇例数的构成比(例如第9组的产妇例数占总产妇例数的构成比为0.2%~0.6%);(2)各组的剖宫产率(例如第9组的剖宫产率应该为100%);(3)组间产妇例数的比(例如第3组和第4组间产妇例数的比通常大于第1组和第2组间产妇例数的比);(4)自我验证是否分组错误(例如第3组的剖宫产率应该不超过3%,如果超过应怀疑是否将有剖宫产史的或臀位分娩的产妇错误地分类到该组)。但各人群、各国家之间存在着一定的差异,这些参考值在中国还有待确认。因此,目前的首要任务是建立明确有效的方案来指导分类结果的解释,并把这些结果转化成有效的证据来指导干预措施。相信假以时日,Robson分类法可提供丰富的数据信息,并帮助制定出有效的临床策略和针对具体产科人群的干预措施,从而科学控制剖宫产率,促进母婴健康。   3   在各组内界定最佳剖宫产率   在各组内界定最佳剖宫产率,是剖宫产分类系统的最终目标。医院通过该系统收集关键变量信息,利于远期分析每组中剖宫产率与母婴健康结局的关系,最终判断每组剖宫产率与母婴结局的相关性,且能够监测剖宫产率随时间的变化趋势,以及相应的母婴健康结局如何变化,进而在具体产科人群中发现影响母婴结局的潜在决定因素。   综上所述,Robson分类法包括了10组不同的产科人群,该方法分类简单、能预先识别、组间互不交叉,且包含全部目标人群,具有良好的可重复性和一致性。在实际使用中,由于所需要的数据容易获得,因此该分类法具有良好的推广适用性,可帮助医院管理者及临床医生评估、监测和比较不同医疗机构间以及同一机构内不同时期的剖宫产率,审查剖宫产指征是否合理,评估临床策略是否能有效降低剖宫产率。在此介绍Robson分类法,期待得到国内同行的共同关注,并在今后的实际使用中将其进行优化,以达到控制我国剖宫产率、促进母婴健康的最终目的。
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