Factors Affecting Conversion of Laparoscopic Myomectomy to Laparotomy
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The purpose of our study was to evaluate cases that required conversion to laparotomy and its predisposing factors. Design: This was a retrospective study. Methods: We examined the medical records of women who underwent laparoscopic myomectomy during the period 2000–2008. Results: Of 67 patients, 9 required conversion of laparoscopy to laparotomy (conversion rate of 13.4%). The median diameter of the dominant myoma in the conversion group (group I) was 9 cm (range 6–17 cm) and in the laparoscopic myomectomy group (group II was 7.4 cm [range 4–21 cm; p: 0.03, CI 0–4.5]). Group I had more intramural myoma (n = 8; 88.9%) than group II (n = 28, 48.3%; p < 0.03), and two thirds of patients in group I had had posterior intramural myoma. Preoperative gonadotropin-releasing hormone analog (GnRHa) was used by all patients in group I and by 67.2% of patients in group II. There was no difference in the blood loss between both groups. The weight of myomas in group I (387.1 ± 86.0 g) was higher than in group II (196.7 ± 33.9 g, p < 0.04). Conclusions: Factors related to conversion of laparoscopic myomectomy to laparotomy are posterior intramural location, the use of preoperative GnRHa, the diameter of the dominant myoma, and the weight of the myoma. (J GYNECOL SURG 26:115)
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».