Notice bibliographique
Résumé
The main problem with preterm labour is our lack of progress in the successful management of this condition. We need to reassess our approach to this problem because preterm labour is not a disease, but an event, which may result from multiple independent pathways. This problem has also been affected significantly by medical advances such as infertility treatments and changes in neonatal survival at the limit of viability. The specific challenges that we face in managing preterm labour include: problems with definition; aetiology, including genetic and infection components; diagnostic problems, such as true versus false labour and role of cervical length and fetal fibronectin; and specific interventions according to the antepartum, intrapartum and postpartum challenges. In order to address the main issue, and make future progress in the management of preterm labour, we should consider the implementation of a 'Postpartum Preterm Labour Diagnostic Workup Protocol'. These data/workup results could be entered on web-based databases for each preterm labour 'event'. An international research team could analyse data relating to specific aetiological patterns and subgroup analyses, leading to the collaborative development of 'aetiology specific' management modalities. This approach requires a close collaboration between clinicians and researchers, in order to make significant progress in this difficult area, and ultimately improve perinatal outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».