Reported Outcomes in Perinatal Iron Deficiency Anemia Trials: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Iron deficiency (ID) and iron deficiency anemia (IDA) are global health concerns associated with adverse perinatal effects. Despite efforts taken at the international level, there is no consensus on unified prevention/treatment strategies, largely stemming from inconsistencies of outcome reporting. Our objective was to comprehensively assess outcome reporting perinatal iron intervention trials as Phase 1 of core outcome set (COS) development to inform future research. METHODS: Systematic search in MEDLINE, EMBASE, Cochrane Databases, and CINAHL (January 2000 - April 2016), with inclusion of trials involving pregnant or postpartum women with ID/IDA confirmed before recruitment. Articles were independently screened and selected by 2 reviewers; data were extracted in duplicate. Quality was assessed using published scoring systems. Outcome definitions and measurement methods were tabulated. RESULTS: Of 7,046 citations, 33 randomized controlled trials were included. Sixty-nine reported outcomes were categorized into 8 domains. High methodological quality characterized 25 (76%) studies. Reporting quality was low in 16 (49%), moderate in 13 (39%), and high in 4 (12%) studies. Variation was greatest for outcome definition, timing of assessment and measurement methods. CONCLUSION: This review identifies a comprehensive long-list of outcomes reported of perinatal iron interventions for ID/IDA. Beyond highlighting existing variation in outcome reporting, it provides a foundation for development of a COS for future trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».