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Enregistrement W4296718179 · doi:10.2196/37452

The Fetal Growth Restriction at Term Managed by Angiogenic Factors Versus Feto-Maternal Doppler (GRAFD) Trial to Avoid Adverse Perinatal Outcomes: Protocol for a Multicenter, Open-Label, Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4296718179 sur OpenAlexvenueno aff
Pablo García‐Manau, Manel Mendoza, Erika Bonacina, Raquel Martin-Alonso, Lourdes Martín, Ana Palacios, Maria Luisa Sanchez, Cristina Lesmes Heredia, Ivan Hurtado, Esther Pérez Carbajo, A. Tubau, Patricia Ibañez, Marina Alcoz, N. Valiño, Elena Moreno, Carlota Borrero, Esperanza Garcı́a, Eva López‐Quesada, Sonia Diaz, José Román Broullón, Mireia Teixidor, Carolina Chulilla, M. M. Gil, Monica López, Amparo Candela-Hidalgo, Andrea Salinas-Amoros, Anna Camille Moreno, Francesca Morra, Óscar Vaquerizo, Beatriz Soriano, Marta Fabre, Elena Gomez-Valencia, Ana Cuiña, Nicolas Alayon, José Antonio Sainz‐Bueno, Àngels Vives, E Estève, Vanesa Ocaña, Miguel Ángel López, Anna Maroto, E. Carreras

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineProtocol (science)Adverse effectObstetricsFetal growthPregnancyFetusPediatricsInternal medicineAlternative medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fetal smallness affects 10% of pregnancies. Small fetuses are at a higher risk of adverse outcomes. Their management using estimated fetal weight and feto-maternal Doppler has a high sensitivity for adverse outcomes; however, more than 60% of fetuses are electively delivered at 37 to 38 weeks. On the other hand, classification using angiogenic factors seems to have a lower false-positive rate. Here, we present a protocol for the Fetal Growth Restriction at Term Managed by Angiogenic Factors Versus Feto-Maternal Doppler (GRAFD) trial, which compares the use of angiogenic factors and Doppler to manage small fetuses at term. OBJECTIVE: The primary objective is to demonstrate that classification based on angiogenic factors is not inferior to estimated fetal weight and Doppler at detecting fetuses at risk of adverse perinatal outcomes. METHODS: This is a multicenter, open-label, randomized controlled trial conducted in 20 hospitals across Spain. A total of 1030 singleton pregnancies with an estimated fetal weight ≤10th percentile at 36+0 to 37+6 weeks+days will be recruited and randomly allocated to either the control or the intervention group. In the control group, standard Doppler-based management will be used. In the intervention group, cases with a soluble fms-like tyrosine kinase to placental growth factor ratio ≥38 will be classified as having fetal growth restriction; otherwise, they will be classified as being small for gestational age. In both arms, the fetal growth restriction group will be delivered at ≥37 weeks and the small for gestational age group at ≥40 weeks. We will assess differences between the groups by calculating the relative risk, the absolute difference between incidences, and their 95% CIs. RESULTS: Recruitment for this study started on September 28, 2020. The study results are expected to be published in peer-reviewed journals and disseminated at international conferences in early 2023. CONCLUSIONS: The angiogenic factor-based protocol may reduce the number of pregnancies classified as having fetal growth restriction without worsening perinatal outcomes. Moreover, reducing the number of unnecessary labor inductions would reduce costs and the risks derived from possible iatrogenic complications. Additionally, fewer inductions would lower the rate of early-term neonates, thus improving neonatal outcomes and potentially reducing long-term infant morbidities. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04502823; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04502823. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/37452.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,004
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,003

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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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