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Enregistrement W1974488898 · doi:10.1007/s00404-009-1001-8

Comparison of diagnostic accuracy of transvaginal ultrasound with laparoscopy in the management of patients with adnexal masses

2009· article· en· W1974488898 sur OpenAlexaboutno aff
Theodoros D. Theodoridis, Leonidas Zepiridis, Themistoklis Mikos, Grigoris Grimbizis, Konstantinos Dinas, Apostolos Athanasiadis, J. Bontis

Notice bibliographique

RevueArchives of Gynecology and Obstetrics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometriosis Research and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLaparoscopyGold standard (test)Transvaginal ultrasoundUltrasoundAdnexal massDiagnostic accuracyRadiologyAdnexal DiseasesProspective cohort studyEndoscopyOutpatient clinicSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The aims of this study was (a) to compare the diagnostic accuracy of ultrasound examination with laparoscopic findings and both with the gold standard (histology) in the management of benign ovarian lesions, and (b) to assess the feasibility of laparoscopy in their diagnosis and management. METHODS: Prospective, comparative study (Canadian Task Force Classification II-2). A total of 117 women 15-59 years old were examined at outpatient department and had transvaginal ultrasound assessment. Ninety-eight women (three postmenopausal) with 105 cystic ovarian lesions met inclusion criteria and underwent operative laparoscopy. Histology was performed in all cases. RESULTS: Although laparoscopy showed an overall higher performance compared to transvaginal ultrasound, statistically significant difference was found only in the detection of endometriomas compared to ultrasound (P = 0.004 for sensitivity and P = 0.046 for specificity). CONCLUSION: Laparoscopy exhibits higher diagnostic accuracy, especially in endometriomas, compared to transvaginal scan. Laparoscopic diagnosis appears to be safe and accurate. Conservative laparoscopic management of benign adnexal masses is safe and with low morbidity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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