MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2971844949 · doi:10.1136/bmjopen-2019-030452

Management and outcomes of gastrointestinal congenital anomalies in low, middle and high income countries: protocol for a multicentre, international, prospective cohort study

2019· article· en· W2971844949 sur OpenAlexfundno aff
Naomi Wright

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesImperial College LondonMuhimbili University of Health and Allied SciencesKing's Health PartnersUniversity of OxfordWellcome TrustUniversity College LondonKing's College LondonAssiut UniversityUniversity of CambridgeMcGill UniversityDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchDartmouth CollegeUniversità degli Studi di PaviaCairo UniversityUniversity of Health and Allied SciencesGuy's and St Thomas' CharityKoç ÜniversitesiMaudsley CharityKing's College Hospital NHS Foundation TrustBaylor UniversityEconomic and Social Research CouncilZhejiang UniversityIndus HospitalWellcome
Mots-clésMedicineProspective cohort studyCohort studyLow and middle income countriesProtocol (science)CohortEpidemiologyPediatricsFamily medicineEnvironmental healthAlternative medicineDeveloping countryInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Congenital anomalies are the fifth leading cause of death in children <5 years of age globally, contributing an estimated half a million deaths per year. Very limited literature exists from low and middle income countries (LMICs) where most of these deaths occur. The Global PaedSurg Research Collaboration aims to undertake the first multicentre, international, prospective cohort study of a selection of common congenital anomalies comparing management and outcomes between low, middle and high income countries (HICs) globally. METHODS AND ANALYSIS: The Global PaedSurg Research Collaboration consists of surgeons, paediatricians, anaesthetists and allied healthcare professionals involved in the surgical care of children globally. Collaborators will prospectively collect observational data on consecutive patients presenting for the first time, with one of seven common congenital anomalies (oesophageal atresia, congenital diaphragmatic hernia, intestinal atresia, gastroschisis, exomphalos, anorectal malformation and Hirschsprung's disease).Patient recruitment will be for a minimum of 1 month from October 2018 to April 2019 with a 30-day post-primary intervention follow-up period. Anonymous data will be collected on patient demographics, clinical status, interventions and outcomes using REDCap. Collaborators will complete a survey regarding the resources and facilities for neonatal and paediatric surgery at their centre.The primary outcome is all-cause in-hospital mortality. Secondary outcomes include the occurrence of post-operative complications. Chi-squared analysis will be used to compare mortality between LMICs and HICs. Multilevel, multivariate logistic regression analysis will be undertaken to identify patient-level and hospital-level factors affecting outcomes with adjustment for confounding factors. ETHICS AND DISSEMINATION: At the host centre, this study is classified as an audit not requiring ethical approval. All participating collaborators have gained local approval in accordance with their institutional ethical regulations. Collaborators will be encouraged to present the results locally, nationally and internationally. The results will be submitted for open access publication in a peer reviewed journal. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT03666767.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ OpenMême sujetGlobal Health and SurgeryTravaux en français237 207