Characteristics and surgical success of patients presenting for repair of obstetric fistula in western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».