Assessing cardiovascular disease risk in women with a history of hypertensive disorders of pregnancy: A guidance paper for studies using administrative data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertensive disorders of pregnancy (HDP) are a major cause of maternal morbidity and mortality, and their association with increased cardiovascular disease (CVD) risk represents a major public health concern. However, assessing CVD risk in women with a history of these conditions presents unique challenges, especially when studies are carried out using routinely collected data. OBJECTIVES: To summarise and describe key challenges related to the design and conduct of administrative studies assessing CVD risk in women with a history of HDP and provide concrete recommendations for addressing them in future research. METHODS: This is a methodological guidance paper. RESULTS: Several conceptual and methodological factors related to the data-generating mechanism and study conceptualisation, design/data management and analysis, as well as the interpretation and reporting of study findings should be considered and addressed when designing and carrying out administrative studies on this topic. Researchers should develop an a priori conceptual framework within which the research question is articulated, important study variables are identified and their interrelationships are carefully considered. CONCLUSIONS: To advance our understanding of CVD risk in women with a history of HDP, future studies should carefully consider and address the conceptual and methodological considerations outlined in this guidance paper. In highlighting these challenges, and providing specific recommendations for how to address them, our goal is to improve the quality of research carried out on this topic.
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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 | 0,314 | 0,585 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».