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Enregistrement W3113420203 · doi:10.1111/aogs.14072

A tool for assessing the comprehensiveness of outcome reporting within clinical trials in pregnancy

2020· article· en· W3113420203 sur OpenAlexaff
Justin Wei-Jia Lim, Kar Yee Lor, Rohan D’Souza

Notice bibliographique

RevueActa Obstetricia Et Gynecologica Scandinavica · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical trialContext (archaeology)Outcome (game theory)PopulationMEDLINEPregnancyIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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, R 2 = 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.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,560
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,560
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,621
Tête enseignante GPT0,602
Écart entre enseignants0,019 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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