Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this study is to determine how the Bishop Score (BS) fares as a measurement tool. METHODS: The literature was reviewed to identify publications reporting the derivation and measurement properties of the BS. Its sensibility and reliability were assessed using 19/21 Feinstein principles and weighted kappa respectively. RESULTS: BS was derived with the intention of selecting multiparous women most likely to have a vaginal birth within four hours of commencing induction of labor (IOL) based on a score ≥9, and not for predicting the success of IOL. With regard to sensibility, the score performed well on 12/19 attributes encompassing domains of purpose and framework, comprehensibility and ease of usage; moderately on 1/19 attribute related to face validity and poorly on 6/19 attributes related to replicability, suitability and content validity. Areas of greatest concern included omissions of important variables known to influence the success of IOL as well as inclusion and equal weighting of five highly correlated components. Kappa values varied between 0.35 and 0.69. CONCLUSION: Although intended to be a discriminative index in multiparous women, BS is widely used as a prediction tool to determine the success of IOL in all women. Despite concerns regarding its derivation, sensibility and reliability, meta-analyses show that it is the best available tool to determine the success of IOL. With recent studies showing that cervical favorability is a poor determinant of the success of IOL, BS needs to be replaced by a prediction tool derived using sound statistical principles and validated in global settings.
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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 | 0,022 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».