Cervical assessment certification and its impact on performance quality in the context of universal cervical screening
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the impact of the introduction of universal transvaginal cervical screening and certification on the quality of cervical length ultrasound images. METHODS: weeks) before (period A, 2015-2017) and after (period B, 2017-2019) the introduction of universal transvaginal cervical length screening. Independent observers blindly evaluated the images obtained for cervical length using a qualitative scoring method based on five criteria, according to the Fetal Medicine Foundation. RESULTS: In all, 6013 patients met the inclusion criteria, 3333 in period A and 2680 in period B. Maternal characteristics and risk factors for preterm birth were similar between the two periods. The acceptance of transvaginal cervical length measurement in period B was 95.5% in the overall cohort and 100% in the subgroup of high-risk patients. The quality score was significantly higher in period B than in period A. Among the image quality criteria, the anterior/posterior ratio, the correct magnification of the images, and the calipers' placement contributed significantly to the improved quality score in period B. Most of the sonographers performed better in period B, irrespective of the years of experience, but certificate holders obtained higher scores than non-certified sonographers, particularly those in mid-career. The identification of short cervix was significantly higher in period B than in period A. CONCLUSION: The implementation of universal transvaginal cervical length screening and the certification process are associated with improved quality of cervical length images, even among expert sonographers and in the presence of anatomical pitfalls.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».