AI Summary & Key Takeaways
AI InsightFurther studies of this model and other such models with different permutations and combinations of variables are required.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Objective: To create a new and simple model for predicting the likelihood of vaginal birth after cesarean (VBAC) section using variables available at the time of admission. Materials and Methods: A prospective observational study was performed at a tertiary care centre in Haryana over a period of 12 months (January 2018 - December 2018) in pregnant women attending the labour room with one previous cesarean section fulfilling the criteria for undergoing trial of labour after cesarean (TOLAC). The sample size was 150. A VBAC score was calculated for each patient using a new prediction model that included variables available at the time of admission such as maternal age, gestational age, Bishop’s score, body mass index, indication for primary cesarean section, and clinically estimated fetal weight. The results of the VBAC scores were correlated with outcomes i.e. successful VBAC or failed VBAC. The chi-square test and Student’s t-test was used for comparison among the groups. Descriptive and regression analysis was performed for the study variables. Results: Out of 150 TOLAC cases, 78% had successful VBAC and the remainder (22%) had failed VBAC. The observed probability of having a successful VBAC for a VBAC score of 0-3 was 34%, 4-6 was 68%, 7-9 was 90%, and ≥10 was 97%. The prediction model performed well with an area under the curve of 0.77 (95% CI: 0.68 to 0.85) of the receiver operating characteristics receiver operating characteristic curve. Conclusion: The present study shows that the proposed VBAC prediction model is a good tool to predict the outcome of TOLAC and can be used to counsel women regarding the mode of delivery in the current and subsequent pregnancies. Further studies of this model and other such models with different permutations and combinations of variables are required.
Özet
Amaç: Bu çalışma, başvuruda olan değişkenleri kullanarak sezaryen sonrası vajinal doğum (SSVD) olasılığını tahmin etmek için yeni ve basit bir model oluşturmak için yapılmıştır. Gereç ve Yöntemler: Haryana’daki üçüncü basamak sağlık merkezinde 12 aylık bir süre boyunca (Ocak 2018 - Aralık 2018) doğumhaneye başvuran, daha önce bir kez sezaryen ile doğum yapan ve “Gebelerde Sezaryen Sonrası Doğum Çalışması” (TOLAC) kriterlerini karşılayan gebelerde prospektif bir gözlemsel çalışma yapıldı ve örneklem büyüklüğü 150 idi. Her hasta için SSVD skoru, maternal yaş, gebelik yaşı, Bishop skoru, vücut kitle indeksi, birincil sezaryen endikasyonu ve klinik olarak tahmin edilen fetal ağırlık gibi hastaneye başvurudaki değişkenleri içeren yeni bir tahmin modeli kullanılarak hesaplandı. SSVD skorunun sonuçları, başarılı veya başarısız SSVD şeklinde sonlanım ile ilişkilendirildi. Gruplar arası karşılaştırmada ki-kare testi ve Student’s t-testi kullanıldı. Çalışma değişkenleri için tanımlayıcı analiz ve regresyon analizi yapılmıştır. Bulgular: Yüz elli TOLAC kriterlerine uyan gebenin %78’inde başarılı SSVD ve %22’sinde başarısız SSVD gözlendi. SSVD skoru 0-3 için başarılı bir SSVD’ye sahip olma olasılığı %34, 4-6 için 68, 7-9 için %90 ve >10 için %97 idi. Tahmin modeli, alıcı çalışma karakteristikleri analizinde; 0,77’lik (%95 güven aralığı 0,68 ila 0,85) eğri altındaki alan ile iyi performans göstermiştir. Sonuç: Bu çalışma, önerilen SSVD tahmin modelinin TOLAC sonucunu tahmin etmek için iyi bir araç olduğunu ve kadınlara mevcut ve sonraki gebeliklerde doğum şekli konusunda danışmanlık yapmak için kullanılabileceğini göstermektedir. Bu modelle ve farklı permütasyonlara ve değişken kombinasyonlarına sahip diğer bu tür modellerle ilgili daha fazla çalışma yapılması gerekmektedir.