Operating time and blood loss during laparoscopic‐assisted vaginal hysterectomy with in situ morcellation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a regression-based prediction equation for operative time and estimated blood loss in laparoscopically assisted vaginal hysterectomy (LAVH) for large uteri, as required, by combined laparoscopic in situ and vaginal morcellation. DESIGN: Prospective study (Canadian Task Force classification II-1). SETTING: University-affiliated hospitals. SAMPLE: Fifty-six patients who underwent LAVH. Methods. Evaluation of all patients who had LAVH with laparoscopic in situ morcellation and vaginal morcellation during a 2-year period. MAIN OUTCOME MEASURES: Operative time, estimated blood loss, total uterine weight by laparoscopic or vaginal morcellation, complications and length of hospital stay. RESULTS: Mean operative time was 133 ± 22 minutes, and mean blood loss 133 ± 101 ml. Mean uterine weight was 383 ± 187 g by laparoscopic and 251 ± 103 g by vaginal morcellation. Greater total uterine weight and morcellation were associated with longer operative times. Blood loss correlated with uterine weight when vaginal morcellation was also used. A regression equation is presented for estimating the likely operating time and blood loss. CONCLUSIONS: An increase in the operative time and a higher blood loss can be expected as the uterine weight increases and can be predicted taking morcellation methods into account.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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) | 0,001 | 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 ».