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Enregistrement W2753986075 · doi:10.1055/s-0037-1606609

Prevention of RhD Alloimmunization: A Comparison of Four National Guidelines

2017· review· en· W2753986075 sur OpenAlexaboutno aff
Jeffrey D. Sperling, Joshua D. Dahlke, Desmond Sutton, Juan M. González, Suneet Chauhan

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Perinatology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood groups and transfusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGuidelineFamily medicineAbortionRandomized controlled trialPregnancyMEDLINESystematic reviewPediatricsObstetricsSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study was to compare national guidelines on the prevention of RhD alloimmunization. STUDY DESIGN: We performed a review of four national guidelines on prevention of alloimmunization from the American Congress of Obstetricians and Gynecologists, Royal College of Obstetricians and Gynaecologists, Society of Obstetricians and Gynaecologists of Canada, and The Royal Australian and New Zealand College of Obstetricians and Gynaecologists. We compared the indications/contraindications, timing, dosing, formulation and route of anti-D immune globulin, and management of unique circumstances. The references were compared with regard to the number of randomized control trials, Cochrane Reviews, and systematic reviews/meta-analyses cited. RESULTS: Variation exists in recommendations on the timing and need for consent prior to routine antenatal anti-D immune globulin administration, prophylaxis for unique circumstances (e.g., threatened abortion < 12 weeks, complete molar pregnancy), and the use of cell-free fetal DNA testing for fetal RhD genotype. CONCLUSION: These variations in recommendations reflect the heterogeneity of the literature on the prevention of alloimmunization and highlight the need for synthesis of evidence to create an international guideline on prevention of alloimmunization. This may improve safety, quality, optimize outcomes, and stimulate future trials.

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)0,057
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,009
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,306
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,215 · 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
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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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