CERVICAL PESSARY PLUS VAGINAL PROGESTERONE IN A SINGLETON PREGNANCY WITH A SHORT CERVIX: AN ANALYSIS OF EFFICACY BASED ON THE LEARNING CURVE AND CUMULATIVE SUM ANALYSIS (LC-CUSUM) IN A QUASI-RANDOMIZED CLINICAL TRIAL
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study aims to determine the performance of cervical pessary in singleton pregnancies with a short cervix based on the learning curve. Design, Settings, Population, and Methods Between 2011 and 2018, 128 singleton gestation between 18th to 24th weeks with a short cervix (<25mm) were referred to our quasi-randomized trial. All cases were treated with progesterone, and, when available, cervical pessary was also offered. Three groups were created for statistical analysis: Group 1 (n=33), treated with progesterone-only; Group 2 and Group 3, treated with cervical pessary plus progesterone. Group 2, included the first cases (n=30), defined by the learning curve and cumulative sum analysis (LC-CUSUM), while Group 3, included the subsequent (n=65). Our outcome was delivery before 34 weeks. Main outcome measures and Results LC-CUSUM demonstrated that 30 patients achieved learning. The preterm birth rate before 34 weeks was 27.3% in Group 1, 20% in Group 2, and 4.6% in Group 3. There was no significant difference in the Group 1/Group 2 comparison (OR 1.10, P=0.945); the Group 1/Group 3 comparison, the difference was significant (OR 0.08, P=0.003). Conclusion LC-CUSUM determined 30 pessaries to achieve the best pessary performance. Cervical pessary plus progesterone can reduce the preterm birth before 34 weeks in patients with a short cervix. Funding This study was financed in part by the Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brazil (CAPES) - Finance Code 001 Keywords Preterm birth; learning curve; cervical pessary; vaginal progesterone; singleton pregnancy; short cervix; transvaginal ultrasound.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».