We assumed that health facilities w

We assumed that health facilities with low
CS rates and low intrapartum perinatal mortality had few
unnecessary CS and good maternal and perinatal outcomes.
Therefore, we selected this population to serve as reference
and base for mathematical modelling. To implement this
reasoning, we first calculated the facility-specific CS rate
and intrapartum-related perinatal mortality rate in each of
the 359 health facilities that participated in the WHO
MCS. Next, we identified the health facilities that would
have both low CS rates and low intrapartum perinatal mortality. Low CS rates and low intrapartum perinatal mortality were both relative to the facilities that participate in the
WHO MCS and defined as below the respective percentile
50. We selected this specific cut-off (i.e. percentile 50)
because the median is commonly used as a reference for
defining what is low or high in sufficiently large samples.
Thus, hospitals that presented both CS rates and
intrapartum-related perinatal mortality below the 50th percentile constituted the reference population (in Supporting
Information Appendix S1, Figure S2, Group ‘A’). We used
simple frequencies and proportions to describe essential
characteristics of the reference population.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราคิดว่าสิ่งอำนวยความสะดวกด้านสุขภาพที่มีระดับต่ำอัตรา CS และอัตราการตายปริกำเนิดคลอดต่ำมีไม่กี่ที่ไม่จำเป็นและการบริการลูกค้าที่ดีผลมารดาและทารกปริกำเนิด. ดังนั้นเราจึงเลือกประชากรกลุ่มนี้ที่จะให้บริการเป็นข้อมูลอ้างอิงและฐานสำหรับการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ในการดำเนินการนี้เหตุผลแรกเราคำนวณอัตรา CS สิ่งอำนวยความสะดวกที่เฉพาะเจาะจงและคลอดที่เกี่ยวข้องกับอัตราการตายปริกำเนิดในแต่ละสิ่งอำนวยความสะดวกด้านสุขภาพ359 ที่เข้าร่วมใน WHO MCS ต่อไปเราระบุสิ่งอำนวยความสะดวกด้านสุขภาพที่จะมีทั้งอัตรา CS ต่ำและอัตราการตายปริกำเนิดคลอด CS อัตราต่ำและอัตราการตายปริกำเนิดคลอดต่ำทั้งสองเมื่อเทียบกับสิ่งอำนวยความสะดวกที่มีส่วนร่วมในWHO MCS และกำหนดดังต่อไปนี้เปอร์เซ็นต์ตามลำดับ50 เราเลือกนี้ตัด (เช่นร้อยละ 50) เนื่องจากค่ามัธยฐานเป็นที่นิยมใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับการกำหนดสิ่งที่อยู่ในระดับต่ำหรือสูงในตัวอย่างขนาดใหญ่พอ. ดังนั้นโรงพยาบาลที่นำเสนอมีทั้งอัตราบริการลูกค้าและการตายปริกำเนิดคลอดที่เกี่ยวข้องดังต่อไปนี้ 50 เปอร์เซ็นต์ประกอบด้วยประชากรอ้างอิง (ในการสนับสนุนข้อมูลภาคผนวกS1, S2 รูปที่กลุ่ม 'A') เราใช้ความถี่ที่เรียบง่ายและสัดส่วนที่สำคัญในการอธิบายลักษณะของประชากรอ้างอิง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราสันนิษฐานว่าสุขภาพเครื่องที่มีอัตราต่ำและต่ำ CS
intrapartum การตายปริกำเนิดมีน้อย
ไม่จำเป็น CS และผลลัพธ์ของมารดาและทารกในครรภ์ที่ดี .
ดังนั้นเราจึงคัดสรรประชากรนี้ เพื่อเป็นข้อมูลอ้างอิง
และฐานสำหรับการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ จะใช้เหตุผลนี้
ก่อนอื่นเราหาสถานที่ CS เฉพาะคะแนน
intrapartum เกี่ยวข้องการตายปริกำเนิดและอัตราในแต่ละ
โดยคุณสุขภาพเครื่องเข้าร่วมที่
MCS ต่อไปเราระบุสุขภาพเครื่องที่จะ
มีทั้งต่ำและต่ำ intrapartum CS อัตราการตายปริกำเนิด . อัตรา CS น้อย intrapartum การตายปริกำเนิดทั้งคู่ เมื่อเทียบกับเครื่องที่เข้าร่วม
ที่ MCS และกำหนดเป็นด้านล่างแต่ละคน
50 เราเลือกตัดเฉพาะ ( เช่นร้อยละ 50 )
เพราะมัธยฐานเป็นที่นิยมใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับ
นิยามอะไรมากหรือน้อยในตัวอย่างขนาดใหญ่เพียงพอ .
ดังนั้นโรงพยาบาลที่นำเสนอทั้ง CS อัตราและ
intrapartum เกี่ยวข้องการตายปริกำเนิดด้านล่างร้อยละ 50 คือ จำนวนประชากร ( ข้อมูลอ้างอิงสนับสนุน
ภาคผนวก S2 S1 , รูป , กลุ่ม ' ' ) เราใช้
ความถี่ที่เรียบง่ายและสัดส่วนเพื่ออธิบายลักษณะสําคัญ
ของอ้างอิงประชากร