A tool for assessing the comprehensiveness of outcome reporting within clinical trials in pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Clinical trials provide fundamental evidence used to inform healthcare decisions at patient‐ and population levels and it is thus important that trials consider outcomes relevant to both patients and stakeholders. Although validated tools assessing other aspects of trial integrity exist, there is no tool for assessing the breadth and completeness of outcomes measured. Our objective was to develop a comprehensiveness of outcome reporting (COR) tool to assess this within trials in pregnancy. Material and methods We developed a tool that aids in visualizing outcome reporting through the automatic generation of a heatmap, enabling assessment of the range of maternal and fetal/neonatal outcomes included in clinical trials. Outcome reporting and measurement of each study is compared to a context‐specific, user‐determined, ideal standard set of outcomes, created by initially considering all domains within five core outcome areas. These include mortality, morbidity, functioning/life‐impact, resource‐use, and adverse events, as identified by the most recent taxonomy for outcomes in medical research. We tested the tool’s functionality using trials previously identified as studies on obesity in pregnant patients, and further compared the utility of the COR Tool against Cochrane’s Risk of Bias 2.0 Tool using correlational analysis. Results The pilot heatmap using clinical trials studying obesity in pregnancy (n = 15), illustrated a lack of comprehensiveness of reported outcomes in the majority of studies. Included trials were found to readily report physiological/clinical outcome but consistently neglected outcome areas related to functioning, delivery of care, resource‐use, and adverse events. Outcome areas reported and measured were done so with largely varying degrees of quality. When the COR Tool was compared with Cochrane’s RoB 2.0 Tool on a scatter plot, only a weak correlation was found (R = 0.2936, R2 = 0.0862) Conclusions The COR Tool will promote transparency in clarifying what outcomes a trial’s conclusions are based on, encourage trialists to consider outcomes related to all aspects of maternal and fetal/neonatal health, and support reviewers in appraising outcome reporting and measurement in the assessment of trial integrity. Used in tandem with RoB tools and core outcome sets, we hope the COR Tool will meaningfully contribute to improving maternal‐infant health.
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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 | 0,378 | 0,749 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».