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Enregistrement W2521535236 · doi:10.1111/1471-0528.13970

Antenatal corticosteroids are currently used excessively and more stringent controls on their use should be established: <scp>AGAINST</scp>: Current use of antenatal corticosteroids effectively reduces neonatal morbidity and mortality

2016· article· en· W2521535236 sur OpenAlexaboutno aff
Heather Levin, Alexander M. Friedman

Notice bibliographique

RevueBJOG An International Journal of Obstetrics & Gynaecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRespiratory distressPediatricsGestationNecrotizing enterocolitisIntensive care medicinePregnancySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What would happen if more stringent controls were imposed on the administration of antenatal corticosteroids (ACS)? The rate of eligible women receiving ACS would undoubtedly decline, undoing progress that has taken decades to achieve. Although Liggins and Howie (Pediatrics 1972;50:515–25) demonstrated that ACS significantly reduced neonatal respiratory distress syndrome in 1972, this intervention did not gain immediate widespread clinical acceptance. It was only after a 1994 recommendation from the National Institute of Child Health and Human Development to administer ACS in the setting of threatened preterm birth (NIH Consensus Statement 1994;12:1–24) that use of ACS became routine clinical practice. Despite the known benefits of ACS, including reduction of not only neonatal respiratory distress syndrome but also necrotising enterocolitis, intraventricular haemorrhage and overall mortality, the rate of administration remains suboptimal. A study from 2014 reviewed preterm deliveries from 2009 to 2011 at a tertiary care centre in the USA and found that before delivery, only 69.6% of eligible women received both doses of ACS (Chandrasekaran and Srinivas Am J Obstet Gynecol 2014;210:143.e1–7). In 2015, a study from Canada reviewed an administrative database of live births from 1988 to 2012 to assess rates of ACS administration and found an underuse of ACS at 33–34 weeks of gestation (Razaz et al. Obstet Gynecol 2015;125:288–96). Although current practice patterns may be trending towards improvement, this is not enough. Every neonate born before 34 weeks should receive a course of ACS. For many causes of preterm birth it is difficult to determine the best time to administer ACS. A study of a single tertiary-care centre in the USA reviewed preterm births from 2006 to 2011 and found that while 93% of eligible women received ACS, optimal timing occurred in only 40.4% of them (Levin et al. BJOG 2016;123:409–14). Specifically, optimal timing occurred in 36.3% of women with symptomatic preterm contractions, 46.2% of women with preterm premature rupture of membranes, 62.1% of women with hypertensive disorders of pregnancy and 20.6% of women with placental abruption/bleeding. Given that our ability to determine who will deliver preterm and when is poor, the choice is between administering steroids when there is concern for preterm birth—knowing that some women will receive ACS who do not need them—and withholding steroids until the probability of preterm birth is very high and increasing the proportion of preterm births where steroids are not administered. Given our current state of knowledge, it is unlikely that more stringent controls on ACS administration would provide any benefit. Ultimately what would improve care are better tools to predict preterm birth. Being better able to anticipate when women will deliver is the only way that the rate of proper steroid administration can be increased, while decreasing unnecessary administration. None declared. Completed disclosure of interests form available to view online as supporting information. Please note: The publisher is not responsible for the content or functionality of any supporting information supplied by the authors. Any queries (other than missing content) should be directed to the corresponding author for the article.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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