Identification and treatment of iron‐deficiency anemia in pregnancy and postpartum: A systematic review and quality appraisal of guidelines using AGREE II
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several international guidelines provide recommendations for the optimal management of iron-deficiency anemia (IDA) in the pregnant and postpartum populations. OBJECTIVES: To review the quality of guidelines containing recommendations for the identification and treatment of IDA in pregnancy and postpartum using the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation II (AGREE II) instrument and to summarize their recommendations. SEARCH STRATEGY: PubMed, Medline, and Embase databases were searched from inception to August 2, 2021. A web engine search was also performed. SELECTION CRITERIA: Clinical practice guidelines that focused on the management of IDA in pregnancy and/or postpartum populations were included. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Included guidelines were appraised using AGREE II independently by two reviewers. Domain scores greater than 70% were considered high-quality. Overall scores of six or seven (out of a possible seven) were considered high-quality guidelines. Recommendations on IDA management were extracted and summarized. MAIN RESULTS: Of 2887 citations, 16 guidelines were included. Only six (37.5%) guidelines were deemed high-quality and were recommended by the reviewers. All 16 (100%) guidelines discussed the management of IDA in pregnancy, and 10 (62.5%) also included information on the management of IDA in the postpartum period. CONCLUSIONS: The complex interplay of racial, ethnic, and socioeconomic disparities was rarely addressed, which limits the generalizability of the recommendations. In addition, many guidelines failed to identify barriers to implementation, strategies to improve uptake or iron treatment, and resource and cost implications of clinical recommendations. These findings highlight important areas to target future work.
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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 | 0,089 | 0,308 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».