Protocol for the development of a core outcome set for neonatal sepsis (NESCOS)
Notice bibliographique
Résumé
Neonatal sepsis is a serious public health problem; however, there is substantial heterogeneity in the outcomes measured and reported in research evaluating the effectiveness of the treatments. Therefore, we aim to develop a Core Outcome Set (COS) for studies evaluating the effectiveness of treatments for neonatal sepsis. Since a systematic review of key outcomes from randomised trials of therapeutic interventions in neonatal sepsis was published recently, we will complement this with a qualitative systematic review of the key outcomes of neonatal sepsis identified by parents, other family members, parent representatives, healthcare providers, policymakers, and researchers. We will interpret the outcomes of both studies using a previously established framework. Stakeholders across three different groups i.e., (1) researchers, (2) healthcare providers, and (3) patients' parents/family members and parent representatives will rate the importance of the outcomes in an online Real-Time Delphi Survey. Afterwards, consensus meetings will be held to agree on the final COS through online discussions with key stakeholders. This COS is expected to minimize outcome heterogeneity in measurements and publications, improve comparability and synthesis, and decrease research waste.
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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 | 0,118 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,130 | 0,028 |
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 ».