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Enregistrement W1547955287 · doi:10.1155/2015/878517

Reduction in Endometrioma Size with Three Months of Aromatase Inhibition and Progestin Add-Back

2015· article· en· W1547955287 sur OpenAlexaff
Sanjay K. Agarwal, Warren G. Foster

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometriosis Research and Treatment
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversity of California, San Diego
Mots-clésMedicineLetrozoleProgestinEndometriosisPelvic painAromataseGynecologyAromatase inhibitorProspective cohort studyUrologyInternal medicineObstetricsSurgeryEstrogenBreast cancerCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to assess the impact of 3 months of aromatase inhibition together with progestin add-back on ovarian endometrioma size. This prospective cohort study was performed at University Medical Center (UC San Diego). Women trying to conceive were excluded. After informed consent, all women were treated with the aromatase inhibitor letrozole (5 mg/d) with norethindrone acetate (5 mg/d) add-back for 3 months. Pre- and posttreatment assessments of endometrioma sizes were performed by ultrasound. The impact of treatment on pain was determined using the patient assessed endpoints of the Biberoglu and Behrman scale. These included assessing dysmenorrhea, dyspareunia, and nonmenstrual pelvic pain each on a scale from 0 to 3. The primary endpoint of this study was the change in ultrasound documented endometrioma size. Fourteen endometriomas in 8 consecutive women were treated for 3 m. Mean endometrioma diameter decreased 50% from 4.6 ± 1.6 cm to 2.3 ± 1.6 cm (mean ± SD). This represents a 75% decrease in endometrioma volume. Endometriosis symptoms of dysmenorrhea, dyspareunia, and nonmenstrual pelvic pain also improved with treatment. In conclusion, a 3-month course of high dose aromatase inhibition with progestin add-back significantly reduces ovarian endometrioma size and warrants further investigation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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