Obesity in Pregnancy Patient-Reported Outcomes: A Qualitative Meta-Synthesis [40N]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patient-reported outcomes are infrequently reported in obesity (BMI>30 kg/m2) in pregnancy trials, compromising patient-centered care. Our primary objective was to meta-synthesize qualitative results, to determine outcomes reported by these women that may inform research and clinical practice. METHODS: MEDLINE, Embase, CINAHL, PubMed and grey literature were searched from inception to June 2018, identifying English-language qualitative studies of women with obesity in pregnancy. Results were screened and reference lists of included studies were searched. Study characteristics were extracted, followed by a thematic synthesis, in which patient-reported outcomes were identified according to the Core Outcome Measures in Effectiveness Trials' definition. Outcomes were categorized into the taxonomy of outcomes in medical research (Dodd et al.). RESULTS: Of 101 results, 27 studies were included. The following themes emerged: Perceived Barriers and Benefits of Interventions, Emotions, Fears or Concerns, Social Support, Healthcare Provider Support, Size-Related Experiences (Psychosocial and/or Obstetrical), and Concerns Regarding Medical Care, Equipment and/or Environment. No study specifically aimed to determine outcomes, thus only nine outcomes were explicitly identified and the rest were synthesized from findings. Emotional Functioning/Well-being and Delivery of Care were the most frequent categories in the outcome taxonomy, while outcomes in Mortality/Survival and Physiological/Clinical and Resource Use were least highlighted. CONCLUSION: Identified outcomes may inform future research and clinical practice, as they vary from outcomes currently reported in clinical trials. Furthermore, the limited number of measurable outcomes in qualitative studies highlights the need for future qualitative research that specifically aims to elicit patient-reported outcomes that can be measured in clinical 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 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 | 0,144 | 0,263 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».