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Enregistrement W2505433016 · doi:10.1038/srep30342

Surgical management of postpartum haemorrhage: survey of French obstetricians

2016· article· en· W2505433016 sur OpenAlexaff
Pierre‐Emmanuel Bouet, S. Brun, Hugo Madar, Elsa Schinkel, Benjamin Merlot, Loı̈c Sentilhes

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and fetal healthcare
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHysterectomyPostpartum haemorrhageObstetricsGynecologyFamily medicinePregnancySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of our study was to assess the theoretical and practical knowledge of French obstetricians about the surgical management of postpartum haemorrhage (PPH). Our study is a national anonymous self-administered survey. A total of 363 obstetricians responded to this questionnaire between December 2013 and April 2014. Questionnaire sent through email to all French obstetricians who are members of either of two federations of hospital-based obstetricians. Answers were collected until the end of June 2014. The main outcome measure was obstetricians' level of mastery of each surgical technique. The results were analysed descriptively (proportions). Only the 286 questionnaires fully completed were analysed; the complete response rate was 23% (286/1246). In all, 33% (95/286) of the responding obstetricians reported that they had not mastered sufficiently or even at all the technique for bilateral ligation of the uterine arteries, 37% (105/286) for uterine compression suture, 62% (178/286) for ligation of the internal iliac arteries, and 47% (134/286) for emergency peripartum hysterectomy. In all, 18% (52/286) of respondents stated that they had not mastered any of these techniques. Our study shows that a worrisome number of French obstetricians reported insufficient mastery of the surgical techniques for PPH management.

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)0,007
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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