Methodological quality of antimalarial randomized controlled trials during pregnancy and its impact on the risk of low birth weight
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe biases in antimalarial randomized controlled trials (RCTs) during pregnancy and their influence on antimalarial drug efficacy to reduce the risk of low birth weight (LBW). METHODS: RCT characteristics and results were retrieved from a previous systematic review on the efficacy of antimalarials. The Cochrane risk of bias assessment was used to investigate source of biases in each RCT. The quality of RCT reporting published after the introduction of the CONSORT statement in medical literature in 1996 were compared to those published before 1996. A meta-regression analysis was performed to examine the impact of bias on the efficacy of antimalarials to reduce LBW after controlling for the time period prior to 1996. RESULTS: Twenty out of 25 RCTs (80%) had a high risk of bias. The proportion of RCTs having a low risk of bias was higher in manuscripts published after the introduction of CONSORT compared to those published before 1996 for sequence generation (P = 0.04) and allocation concealment (P = 0.04). Heterogeneity between RCTs was associated with an overestimation of the efficacy of antimalarial drugs in reducing LBW in RCTs with inadequate methods for randomization, allocation concealment or not being free of other bias. CONCLUSION: Antimalarial RCTs during pregnancy are poorly reported but may be improved by using the CONSORT statement. After taking into account the time period before 1996, we found that biases had an impact on the efficacy of antimalarials to reduce the risk of LBW.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,496 | 0,756 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».