Predictors of fluid intravasation during operative hysteroscopy: a preplanned prospective observational study with 200 cases
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To verify the predictors of intravasation rate during hysteroscopy. METHODS: Prospective observational study (Canadian Task Force classification II(-1)). All cases (n=200 women; 22 to 86 years old) were treated in an operating room setting. Considering respective bag overfill to calculate water balance, we tested two multiple linear regression models: one for total intravasation (mL) and the other for absorption rate (mL.min(-1)). The predictors tested (independent variables) were energy (mono/bipolar), tube patency (with/without tubal ligation), hysterometry (cm), age ≤ 50 years, body surface area (m(2)), surgical complexity (with/without myomectomy) and duration (min). RESULTS: Mean intravasation was significantly higher when myomectomy was performed (442 ± 616 versus 223 ± 332 mL; p<0.01). In the proposed multiple linear regression models for total intravasation (adjusted R(2)=0.44; p<0.01), the only significant predictors were myomectomy and duration (p<0.01).In the proposed model for intravasation rate (R(2)=0.39; p<0.01), only myomectomy and hysterometry were significant predictors (p=0.02 and p<0.01, respectively). CONCLUSIONS: Not only myomectomy but also hysterometry were significant predictors of intravasation rate during operative hysteroscopy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».