Notice bibliographique
Résumé
T he current study updates the data on trends in pelvic organ prolapse surgery in the United States, comparing robotic-assisted vaginal vault suspension (RAVVS) to open vaginal vault suspension (OVVS). 1 The authors look at outcomes and utilization in the Nationwide Inpatient Sample (NIS) from 2009 to 2010.The analysis shows an increase in utilization of RAVVS over time, lower blood loss, higher intraoperative complications, and higher charges, but equivalent overall postoperative complications.Large population-based studies, in my mind, do more to raise questions than to answer them.However, there is great value in raising the questions.Any assessment of robotic outcomes needs to take into account the stage of familiarity of the surgeon.The fact that utilization was still increasing during the 1-year sample implies that RAVVS was still being adopted by some of the surgeons sampled.The advantages of the NIS include large sample size and a broad representation of practice type.However, it is not possible to distinguish results from high volume surgeons later on the learning curve from lower volume surgeons or those newer to the technology.The annual caseload at the centres performing RAVVS was higher, but this was not broken down by surgeon -the higher volume centre might have been more likely to purchase a robot or to hire an additional newer surgeon.The authors comment that the higher intraoperative complication rate may be attributable to the learning curve.The perioperative complications captured were injury to organ nerve or vessel, transfusion, death, prolonged length of stay, elevated hospital charges, cardiac, wound, vascular, genitourinary, neurological, infectious, and miscellaneous complications, and death.More
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».