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Enregistrement W4309592853 · doi:10.1136/bmjopen-2022-064362

Heterogeneity of Zika virus exposure and outcome ascertainment across cohorts of pregnant women, their infants and their children: a metadata survey

2022· review· en· W4309592853 sur OpenAlexaff
Mabel Carabalí, Lauren Maxwell, Brooke Levis, Priya Shreedhar

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensUniversité de MontréalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWellcome TrustWorld Health Organization
Mots-clésMedicineZika virusCohort studyCohortDemographyPregnancyPublic healthLogistic regressionFamily medicinePediatricsEpidemiologyEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To support the Zika virus (ZIKV) Individual Participant Data (IPD) Consortium's efforts to harmonise and analyse IPD from ZIKV-related prospective cohort studies and surveillance-based studies of pregnant women and their infants and children; we developed and disseminated a metadata survey among ZIKV-IPD Meta-Analysis (MA) study participants to identify and provide a comprehensive overview of study-level heterogeneity in exposure, outcome and covariate ascertainment and definitions. SETTING: Cohort and surveillance studies that measured ZIKV infection during pregnancy or at birth and measured fetal, infant, or child outcomes were identified through a systematic search and consultations with ZIKV researchers and Ministries of Health from 20 countries or territories. PARTICIPANTS: Fifty-four cohort or active surveillance studies shared deidentified data for the IPD-MA and completed the metadata survey, representing 33 061 women (11 020 with ZIKV) and 18 281 children. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Study-level heterogeneity in exposure, outcome and covariate ascertainment and definitions. RESULTS: Median study sample size was 268 (IQR=100, 698). Inclusion criteria, follow-up procedures and exposure and outcome ascertainment were highly heterogenous, differing meaningfully across regions and multisite studies. Enrolment duration and follow-up for children after birth varied before and after the declaration of the Public Health Emergency of International Concern (PHEIC) and according to the type of funding received. CONCLUSION: This work highlights the logistic and statistical challenges that must be addressed to account for the multiple sources of within-study and between-study heterogeneity when conducting IPD-MAs of data collected in the research response to emergent pathogens like ZIKV.

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)0,127
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,247
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1270,247
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0110,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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