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Revista Colombiana de Obstetricia y Ginecología

Print version ISSN 0034-7434On-line version ISSN 2463-0225

Abstract

ZULETA-TOBON, John Jairo. Demostración de la aplicación del Modelo global de referencia para las tasas de cesárea (C-Model) y la Clasificación de Robson en la estimación y la caracterización del exceso de cesáreas institucionales. Rev Colomb Obstet Ginecol [online]. 2021, vol.72, n.4, pp.396-406.  Epub Dec 30, 2021. ISSN 0034-7434.  https://doi.org/10.18597/rcog.3649.

Objetivo:

Hacer un ejercicio académico, con datos locales reales, sobre la aplicación del C-Model v1.0 en cuanto a la manera como se obtiene y utiliza la información para generar el modelo, su aplicación a fin de identificar el posible exceso de cesáreas en una institución y, si se identifica, cómo se aplica la distribución de los partos según los grupos de la Clasificación de Robson para explicar ese exceso.

Metodología:

A partir de las bases de datos reales de cinco instituciones hospitalarias de Colombia, seleccionadas a conveniencia para lograr el cumplimiento de los objetivos, se estimó la razón estandarizada y la diferencia absoluta entre la proporción observada y la probabilidad esperada de cesárea según el C-Model v1.0 en cada institución. Con base en los supuestos que subyacen a la distribución de los grupos según la Clasificación de Robson, se proponen explicaciones a los excesos y a las diferencias entre las instituciones.

Resultados:

La razón estandarizada de cesárea aplicando el C-Model identificó excesos del procedimiento diferentes en presencia de proporciones institucionales similares de cesárea. Se encontró variabilidad importante en la proporción de cesárea dentro de grupos de mujeres con características clínicas y obstétricas similares que podría ser la explicación para los excesos detectados.

Conclusión:

El C-Model permite estimar proporciones de cesárea esperadas según las condiciones específicas de las mujeres atendidas en cada institución; su distribución de acuerdo con la Clasificación de Robson permite explorar el origen y las particularidades de dichas diferencias.

Keywords : cesárea; benchmarking; predicción; modelos estadísticos.

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