Survey on Canadian Experience in Pelvic Organ Prolapse Repair and the Use of Transvaginal Mesh Systems
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The purpose of this article is to describe the practice of gynecologists and urogynecologists in pelvic organ prolapse repair, and their experience with transvaginal mesh systems. Design: The study was designed as an electronic survey. Materials and Methods: An electronic survey was distributed to members of the Society of Obstetricians and Gynaecologists of Canada. Questions pertained to preferred surgical procedures treating pelvic organ prolapse and experience with transvaginal mesh systems. Results: Twenty-eight percent of respondents who perform surgeries for pelvic organ prolapse have used transvaginal mesh systems, including 56.5% of surveyed urogynecologists. Seventy-eight percent of respondents using transvaginal mesh systems reported a mesh exposure rate of 0%–5% in their practice. The most common reason for not using transvaginal mesh systems was the lack of available long-term evidence about their success and complication rates (42.6%). Knowledge of the United States Food and Drug Administration (FDA) notification concerning complications associated with transvaginal mesh systems influenced the practice of 42.9% of respondents. The preferred procedure for primary and recurrent repair of pelvic organ prolapse was traditional colporrhaphy (92.4% and 42.4% in the anterior compartment; 80.9% and 51.5% posteriorly, respectively). Transvaginal mesh systems were used for recurrent cystoceles by 20.0% of surveyed general gynecologists and 22.7% of urogynecologists (p=0.307). Fifteen percent of all respondents used them for recurrent rectoceles. Conclusions: Transvaginal mesh systems were most commonly used for recurrent anterior compartment prolapse by only 20% of respondents. Close to one third of surveyed gynecologists are waiting for stronger evidence prior to using them. There is an ongoing need for rigorous long-term studies regarding the benefits and risks of these procedures. (J GYNECOL SURG 30:129)
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».