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Enregistrement W2016841717 · doi:10.1016/j.ijgo.2012.08.014

Characteristics and surgical success of patients presenting for repair of obstetric fistula in western Kenya

2012· article· en· W2016841717 sur OpenAlexaff
Lesley Hawkins, Rachel F. Spitzer, Astrid Christoffersen‐Deb, Jessica Leah, Hillary Mabeya

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Gynecology & Obstetrics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUreteral procedures and complications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUnited Nations Population Fund
Mots-clésMedicineFistulaVesicovaginal fistulaRectovaginal fistulaKenyaSurgeryRetrospective cohort studyMedical recordGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To carry out a large-scale retrospective review of patients who had undergone surgical repair of obstetric fistula in Kenya to determine patient characteristics and determinants of successful surgical repair. METHODS: The patient records of 483 surgical repairs of obstetric fistula treated by a single surgeon (H.M.) between January 2005 and July 2010 at 3 medical centers in western Kenya were retrospectively reviewed. Descriptive and bivariate statistical analyses were performed. RESULTS: Young women with some primary or no education and prolonged labor at the time of first delivery were most highly correlated with obstetric fistula formation. Success of fistula closure was 86% for first-time vesicovaginal fistula (VVF) repairs and 67% for first-time VVF combined with rectovaginal fistula (RVF) repairs. Among women who had previously attempted VVF or combined VVF/RVF repairs, 73% and 50% of fistulas, respectively, were repaired successfully. First-time repair was significantly associated with surgical success compared with patients with a history of previous repair attempts (P=0.027). CONCLUSION: Among Kenyan women presenting for fistula repair, fistula most was most highly correlated with a low level of education and prolonged labor. The findings are consistent with results reported from other countries in Sub-Saharan Africa.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations52
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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