Development of a neonatal adverse event severity scale through a Delphi consensus approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessment of the seriousness, expectedness and causality are necessary for any adverse event (AE) in a clinical trial. In addition, assessing AE severity helps determine the importance of the AE in the clinical setting. Standardisation of AE severity criteria could make safety information more reliable and comparable across trials. Although standardised AE severity scales have been developed in other research fields, they are not suitable for use in neonates. The development of an AE severity scale to facilitate the conduct and interpretation of neonatal clinical trials is therefore urgently needed. METHODS: A stepwise consensus process was undertaken within the International Neonatal Consortium (INC) with input from all relevant stakeholders. The consensus process included several rounds of surveys (based on a Delphi approach), face-to-face meetings and a pilot validation. RESULTS: Neonatal AE severity was classified by five grades (mild, moderate, severe, life threatening or death). AE severity in neonates was defined by the effect of the AE on age appropriate behaviour, basal physiological functions and care changes in response to the AE. Pilot validation of the generic criteria revealed κ=0.23 and guided further refinement. This generic scale was applied to 35 typical and common neonatal AEs resulting in the INC neonatal AE severity scale (NAESS) V.1.0, which is now publicly available. DISCUSSION: The INC NAESS is an ongoing effort that will be continuously updated. Future perspectives include further validation and the development of a training module for users.
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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 | 0,147 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».