Corpus callosal reference ranges: systematic review of methodology of biometric chart construction and measurements obtained
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Adequate reference ranges of size of the corpus callosum (CC) are necessary to improve characterization of CC abnormalities and parental counseling. The objective of this study was to evaluate the methodology used in studies developing references charts for CC biometry. METHODS: We conducted a systematic review of studies on fetal CC biometry using a set of predefined quality criteria of study design, statistical analysis and reporting methods. We included observational studies whose primary aim was to create ultrasound or magnetic resonance imaging charts for CC size in a normal population of fetuses. Studies were scored against a predefined set of independently agreed methodological criteria, and an overall quality score was given for each study. RESULTS: Twelve studies met the inclusion criteria. Quality scores ranged between 17.4% and 95.7%. The greatest potential for bias was noted for the following items: sample selection and sample-size calculation, as only 17% of the studies were population-based and had consecutive or random recruitment of patients and with a justification of the sample size; number of measurements obtained for CC biometry, as only 17% of the studies performed more than one measurement per fetus and per scan; and description of characteristics of the study population, as only 8% of the studies clearly reported a minimum dataset of demographic characteristics. CONCLUSIONS: Our review demonstrates substantial heterogeneity in methods and final biometric values of the fetal CC across the evaluated studies. The use of uniform methodology of the highest quality is essential in order to define a 'short' CC and provide appropriate parental counseling. © 2023 The Authors. Ultrasound in Obstetrics & Gynecology published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of International Society of Ultrasound in Obstetrics and Gynecology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».