MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2591302242 · doi:10.14740/jocmr2877e

Critical Imperative for the Reform of British Interpretation of Fetal Heart Rate Decelerations: Analysis of FIGO and NICE Guidelines, Post-Truth Foundations, Cognitive Fallacies, Myths and Occam’s Razor

2017· review· en· W2591302242 sur OpenAlexvenueno aff
Shashikant L. Sholapurkar

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiotocographyMedicineNiceTerminologyFetal heart rateObstetrics and gynaecologyIntensive care medicinePregnancyInternal medicineFetusHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiotocography (CTG) has disappointingly failed to show good predictability for fetal acidemia or neonatal outcomes in several large studies. A complete rethink of CTG interpretation will not be out of place. Fetal heart rate (FHR) decelerations are the most common deviations, benign as well as manifestation of impending fetal hypoxemia/acidemia, much more commonly than FHR baseline or variability. Their specific nomenclature is important (center-stage) because it provides the basic concepts and framework on which the complex "pattern recognition" of CTG interpretation by clinicians depends. Unfortunately, the discrimination of FHR decelerations seems to be muddled since the British obstetrics adopted the concept of vast majority of FHR decelerations being "variable" (cord-compression). With proliferation of confusing waveform criteria, "atypical variables" became the commonest cause of suspicious/pathological CTG. However, National Institute for Health and Care Excellence (NICE) (2014) had to disband the "typical" and "atypical" terminology because of flawed classifying criteria. This analytical review makes a strong case that there are major and fundamental framing and confirmation fallacies (not just biases) in interpretation of FHR decelerations by NICE (2014) and International Federation of Gynecology and Obstetrics (FIGO) (2015), probably the biggest in modern medicine. This "post-truth" approach is incompatible with scientific practice. Moreover, it amounts to setting oneself for failure. The inertia to change could be best described as "backfire effect". There is abundant evidence that head-compression (and other non-hypoxic mediators) causes rapid rather than shallow/gradual decelerations. Currently, the vast majority of decelerations are attributed to unproven cord compression underpinned by flawed disproven pathophysiological hypotheses. Their further discrimination based on abstract, random, trial and error criteria remains unresolved suggesting a false premise to begin with. This is not surprising considering that the commonest pathophysiology of intrapartum hypoxemia is contraction-induced reduction in uteroplacental perfusion (sometimes already compromised) and not cord compression at all. This distorted categorization causes confusion, false-alarm fatigue and difficulty in focusing on real pathological decelerations making CTG interpretation dysfunctional ultimately compromising patient safety. Obstetricians/midwives should demand reverting to the previous more scientific British categorization of decelerations based solely on time relationship to contractions as advocated by the pioneers like Hon and Caldeyro-Barcia, rather than accepting the current "post-truth" scenario.

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)0,216
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,424
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2160,424
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0040,025
Communication savante0,0200,019
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0180,040
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,419
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Medicine ResearchMême sujetNeonatal and fetal brain pathologyTravaux en français237 207