Heterogeneity of Zika virus exposure and outcome ascertainment across cohorts of pregnant women, their infants and their children: a metadata survey
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,127 | 0,247 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».