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Enregistrement W2050719637 · doi:10.1515/jpm-2012-0057

Vaginal progesterone to prevent preterm birth in multiple pregnancy: a randomized controlled trial

2012· article· en· W2050719637 sur OpenAlexaff
Stephen Wood, Sue Ross, Selphee Tang, Leslie Miller, Reg Sauvé, Rollin Brant

Notice bibliographique

RevueJournal of Perinatal Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePreterm Birth and Chorioamnionitis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyRandomized controlled trialGestationObstetricsPlaceboGestational ageAdverse effectConfidence intervalPremature birthGynecologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: We sought to assess the effect of progesterone in increasing or decreasing duration of pregnancy for mothers with twins and triplets. METHODS: Women with multiple pregnancy were randomized at 16+0 to 20+6 weeks' gestation to receive daily doses of either 90 mg progesterone vaginal gel or placebo until 35+6 weeks or delivery. Primary outcome was gestational age (GA) at delivery. Secondary outcomes included preterm birth, infant morbidity and mortality, and adverse events up to 28 days after delivery. A sample size of 40 per group was required to detect a 2-week difference in GA at delivery. RESULTS: Eighty-four women were randomized (42 to progesterone, 42 to placebo). Median GA at delivery was 36+3 and 36+2, respectively (difference, 1 day; 95% confidence interval, 4 to -1 days, P=0.585). There were no clinically or statistically significant differences between groups for risk of delivery before 35 or 37 weeks' GA, rates of infant morbidity and mortality, treatment compliance, or adverse events. CONCLUSIONS: Daily treatment with progesterone gel did not prolong multiple pregnancy compared with placebo. Effective prevention strategies are needed to reduce preterm deliveries among women with multiple gestations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations59
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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