Long‐term child follow‐up after large obstetric randomised controlled trials for the evaluation of perinatal interventions: a systematic review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the hope is that many perinatal interventions are performed with an ultimate aim to improve the long-term health and development of the child, long-term outcome is rarely used as a primary end-point in perinatal randomised controlled trials (RCTs). OBJECTIVE: To evaluate how often and with which tools long-term follow-up is performed after large obstetric RCTs. SEARCH STRATEGY: We searched the Cochrane Library for Cochrane reviews published by the Cochrane Pregnancy and Childbirth Group for reviews on interventions that aimed to improve neonatal outcome. Selection criteria Reviews on perinatal interventions that were not performed to improve the condition of the neonate were excluded. We limited our review to RCTs with more than 350 participating women. For each included study, we checked in Web of Science as to whether the researchers had reported on follow-up in subsequent publications. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Relevant information was extracted from these RCTs by two reviewers using a predefined data collection sheet. All information was analysed using SPSS 17.0 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA). MAIN RESULTS: We studied 212 reviews including 1837 RCTs on perinatal interventions, 249 (14%) of which included 350 participants. Only 40 of 249 RCTs (16%) followed the children after discharge from the hospital to evaluate the effect of a specific perinatal intervention. The number of RCTs with long-term follow-up remained stable, with 10 of 67 RCTs (15%) reporting follow-up before 1990, 17 of 115 (15%) between 1990 and 2000, and 13 of 67 (19%) after 2000 (P = 0.68). CONCLUSIONS: Only a small minority of large perinatal RCTs report the long-term follow-up of the child. Future obstetric RCTs should consider performing long-term follow-up at the start of the trial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,079 | 0,661 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».