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Enregistrement W2582806589 · doi:10.1111/1471-0528.14578

Cervical length screening: will we truly reap economic benefits with a universal screening approach?

2017· letter· en· W2582806589 sur OpenAlexaboutno aff
AB Caughey

Notice bibliographique

RevueBJOG An International Journal of Obstetrics & Gynaecology · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePreterm Birth and Chorioamnionitis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObstetricsPopulationPreterm labourBirth rateGynecologyPremature birthPreterm deliveryPerinatal mortalityPregnancyPediatricsFertilityFetusGestationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preterm birth is a leading cause of perinatal morbidity and mortality. Despite extensive research using a wide-range of approaches and public efforts, the rate of preterm birth has not changed substantially over the past two decades, other than a rise in late preterm births from the late 1990s that was most likely a result of iatrogenic causes (National Vital Statistics Reports 2010;58:1–32). Thus, the prevention of preterm birth remains one of the single most impactful ways to improve perinatal outcomes, but a successful approach has remained elusive. One approach to the prevention of morbidity is to identify high-risk groups and focus prevention efforts aimed at them. Women with a prior preterm birth are at an increased risk of recurrence, and it has been shown that IM 17-OH Progesterone may reduce the risk of preterm birth in this population (Meis et al. N Engl J Med 2003;348:2379–85). Another high-risk group that has been identified are women with a short cervical length (Iams et al. N Engl J Med 1996;334:567–72). Although it appears that IM 17-OH progesterone does not prevent preterm birth in these women (Grobman et al. Am J Obstet Gynecol 2012;207:390.e1–8), vaginal progesterone may do so (Hassan et al. Ultrasound Obstet Gynecol 2011;38:18–31). The current commentary delves into the literature regarding cervical length screening, potential prophylactic treatments, and the potential economic impact of such treatment. The author concludes that although there does appear to be potential benefit from routine screening, a universal screening approach would be onerous and potentially stress inducing to many of our providers and patients. This inconsistency is reflected in the varying recommendations from the Society for Maternal–Fetal Medicine (SMFM) and American Congress of Obstetricians and Gynecologists (ACOG) in the USA, the Society of Obstetricians and Gynaecologists of Canada (SOGC), the National Institute for Health and Care Excellence (NICE) in the UK, and the Collège National des Gynécologues et Obstétriciens Français (CNGOF). Whereas I can appreciate the concern by the author that it will be a lot of screening for a relatively small reduction, I should point out that cost-effectiveness analyses have supported the use of routine cervical length screening (Einerson et al. Am J Obstet Gynecol 2016;215:100.e1–7). In such analyses, the return on investment, as measured by improved outcomes, has greater value than the resources used. Furthermore there are a number of health conditions that we screen for that do not occur very frequently, and nor do we diagnose them accurately. In obstetrics, these include screening for gestational diabetes, fetal aneuploidy, and syphilis. Important aspects of such screening programmes include the ability to make an accurate diagnosis and the impact of treatment once a patient at high risk is identified. Thus, although cervical length screening requires a lot of training and resources, if the risk of preterm birth is actually decreased in this group of women, it appears to be worth the investment. 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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0060,013
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0280,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 GPT0,275
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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