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Enregistrement W2888288652 · doi:10.1002/uog.19196

Essential variables for reporting research studies on fetal growth restriction: a Delphi consensus

2018· article· en· W2888288652 sur OpenAlexaff
Asma Khalil, Sanne J. Gordijn, Irene Beune, Klaske Wynia, Wessel Ganzevoort, F. Figueras, John‏ Kingdom, Neil Marlow, Aris T. Papageorghiou, Neil J. Sebire, Jennifer Zeitlin, Ahmet Baschat

Notice bibliographique

RevueUltrasound in Obstetrics and Gynecology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversitair Medisch Centrum GroningenRijksuniversiteit GroningenNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineDelphi methodLikert scaleObstetricsBirth weightApgar scoreGestational agePregnancyUmbilical arteryPediatricsFetusStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine, by expert consensus using a Delphi procedure, a minimum reporting set of study variables for fetal growth restriction (FGR) research studies. METHODS: A panel of experts, identified based on their publication record as lead or senior author of studies on FGR, was asked to select a set of essential reporting study parameters from a literature-based list of variables, utilizing the Delphi consensus methodology. Responses were collected in four consecutive rounds by online questionnaires presented to the panelists through a unique token-secured link for each round. The experts were asked to rate the importance of each parameter on a five-point Likert scale. Variables were selected in the three first rounds based on a 70% threshold for agreement on the Likert-scale scoring. In the final round, retained parameters were categorized as essential (to be reported in all FGR studies) or recommended (important but not mandatory). RESULTS: Of the 100 invited experts, 87 agreed to participate and of these 62 (71%) completed all four rounds. Agreement was reached for 16 essential and 30 recommended parameters including maternal characteristics, prenatal investigations, prenatal management and pregnancy/neonatal outcomes. Essential parameters included hypertensive complication in the current pregnancy, smoking, parity, maternal age, fetal abdominal circumference, estimated fetal weight, umbilical artery Doppler (pulsatility index and end-diastolic flow), fetal middle cerebral artery Doppler, indications for intervention, pregnancy outcome (live birth, stillbirth or neonatal death), gestational age at delivery, birth weight, birth-weight centile, mode of delivery and 5-min Apgar score. CONCLUSIONS: We present a list of essential and recommended parameters that characterize FGR independent of study hypotheses. Uniform reporting of these variables in prospective clinical research is expected to improve data quality, study consistency and ultimately our understanding of FGR. Copyright © 2018 ISUOG. Published by John Wiley & Sons Ltd.

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)0,512
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,429
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5120,429
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0100,005
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0050,018
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,280 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomainePrésentation des résultats
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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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