Is it possible to estimate the minimal clinically important treatment effect needed to change practice in preterm birth prevention? Results of an obstetrician survey used to support the design of a trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sample sizes for obstetrical trials are often based on the opinion of investigators about clinically important effect size. We surveyed Canadian obstetricians to investigate clinically important effect sizes required before introducing new treatments into practice to prevent preterm birth. METHODS: Questionnaires were mailed to practicing obstetricians, asking the magnitude of pregnancy prolongation required to introduce treatments into practice. The three prophylactic treatments were of increasing invasiveness: vaginal progesterone, intramuscular progesterone, and cervical cerclage. We also asked about the perceived most relevant outcome measures for obstetrical trials and current obstetrical practice in preterm birth prevention. RESULTS: 544/1293(42.1%) completed questionnaires were received. The majority of respondents required one or two weeks' increase in length of gestation before introducing vaginal (372,77.1%), and intramuscular progesterone(354,67.9%). At least three weeks increase was required before introducing prophylactic cervical cerclage(326,62.8%). Clinicians who already used a treatment required a smaller difference before introducing it into practice. Decreasing neonatal morbidity was cited as the most important outcome for obstetrical trials (349,72.2%). CONCLUSION: Obstetricians would require a larger increase in treatment effect before introducing more invasive treatments into practice. Although infant morbidity was perceived as a more important outcome, clinicians appeared willing to change practice on the basis of prolongation of pregnancy, a surrogate outcome. We found that there is not a single minimum clinically important treatment effect that will influence all practising clinicians: rather the effect size that will influence physicians is affected by the nature of the treatment, the reported outcome measure and the clinician's own current clinical practice.
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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 | 0,131 | 0,494 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».