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Enregistrement W1993204644 · doi:10.3109/14767058.2014.898057

Practice patterns and preferences of obstetricians and gynecologists regarding thromboprophylaxis at the time of Cesarean section

2014· article· en· W1993204644 sur OpenAlexaff
Jennifer Donnelly, Greta B. Raglan, Clarissa Bonanno, Jay Schulkin, Mary E. D’Alton

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Maternal-Fetal & Neonatal Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Coagulation and Thrombosis Mechanisms
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGuidelineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Our survey aimed to identify knowledge and application of guidelines in the United States by assessing practicing obstetricians and gynecologists (OBGYN) use of thromboprophylaxis, preferred methods and whether their type of practice influenced their choices. STUDY DESIGN: A cross-sectional survey of fellows of the American College of Obstetricians and Gynecologists (ACOG) was performed. A 21-item paper and electronic questionnaire was sent to each participant. A total of three mailings were carried out. RESULTS: In total, 400 OBGYN were invited to participate. Questionnaires were returned by 209 (52.3%), 157 (75.1%) of whom provided prenatal care within the last year. All respondents used at least one method of thromboprophylaxis routinely. About 92.4% used pneumatic compression devices. An equal proportion used unfractionated heparin and low molecular weight heparin routinely (17.8%). About 19.1% routinely used combination prophylaxis. In total, 77.1% (n = 121) used the ACOG guidelines. Local hospital guidelines were referenced by 38.2% (n = 60). Other guidelines referenced were the ACCP guideline (n = 34, 21.7%) and several international guidelines (n = 5, 3.3%). CONCLUSION: Awareness of the risk of thromboembolism around delivery by cesarean section is high among OBGYN practitioners. Broadening guidelines to encompass all deliveries, not only cesareans, with a focus on identifying the patient at risk, would likely be successful.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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