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Enregistrement W2012864628 · doi:10.2196/ijmr.3160

The Impact of Different Surgical Modalities for Hysterectomy on Satisfaction and Patient Reported Outcomes

2014· article· en· W2012864628 sur OpenAlexvenueno aff
Michael C. Pitter, Christopher Simmonds, Usha Seshadri‐Kreaden, Helen B. Hubert

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUterine Myomas and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModalitiesHysterectomyPatient satisfactionMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is an ongoing debate regarding the cost-benefit of different surgical modalities for hysterectomy. Studies have relied primarily on evaluation of clinical outcomes and medical expenses. Thus, a paucity of information on patient-reported outcomes including satisfaction, recovery, and recommendations exists. OBJECTIVE: The objective of this study was to identify differences in patient satisfaction and recommendations by approach to a hysterectomy. METHODS: We recruited a large, geographically diverse group of women who were members of an online hysterectomy support community. US women who had undergone a benign hysterectomy formed this retrospective study cohort. Self-reported characteristics and experiences were compared by surgical modality using chi-square tests. Outcomes over time were assessed with the Jonkheere-Terpstra trend test. Logistic regression identified independent predictors of patient satisfaction and recommendations. RESULTS: There were 6262 women who met the study criteria; 41.74% (2614/6262) underwent an abdominal hysterectomy, 10.64% (666/6262) were vaginal, 27.42% (1717/6262) laparoscopic, 18.94% (1186/6262) robotic, and 1.26% (79/6262) single-incision laparoscopic. Most women were at least college educated (56.37%, 3530/6262), and identified as white, non-Hispanic (83.17%, 5208/6262). Abdominal hysterectomy rates decreased from 68.2% (152/223) to 24.4% (75/307), and minimally invasive surgeries increased from 31.8% (71/223) to 75.6% (232/307) between 2001 or prior years and 2013 (P<.001 all trends). Trends in overall patient satisfaction and recommendations showed significant improvement over time (P<.001).There were differences across the surgical modalities in all patient-reported experiences (ie, satisfaction, time to walking, driving and working, and whether patients would recommend or use the same technique again; P<.001). Significantly better outcomes were evident among women who had vaginal, laparoscopic, and robotic procedures than among those who had an abdominal procedure. However, robotic surgery was the only approach that was an independent predictor of better patient experience; these patients were more satisfied overall (odds ratio [OR] 1.31, 95% CI 1.13-1.51) and on six other satisfaction measures, and more likely to recommend (OR 1.64, 95% CI 1.39-1.94) and choose the same modality again (OR 2.07, 95% CI 1.67-2.57). Abdominal hysterectomy patients were more dissatisfied with outcomes after surgery and less likely to recommend (OR 0.36, 95% CI 0.31-0.40) or choose the same technique again (OR 0.29, 95% CI 0.25-0.33). Quicker return to normal activities and surgery after 2007 also were independently associated with better overall satisfaction, willingness to recommend, and to choose the same surgery again. CONCLUSIONS: Consistent with other US data, laparoscopic and robotic hysterectomy rates increased over time, with a concomitant decline in abdominal hysterectomy. While inherent shortcomings of this retrospective Web-based study exist, findings show that patient experience was better for each of the major minimally invasive approaches than for abdominal hysterectomy. However, robotic-assisted hysterectomy was the only modality that independently predicted greater satisfaction and willingness to recommend and have the same procedure again.

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)0,013
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 seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,402 · 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

Citations55
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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