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Enregistrement W2031437873 · doi:10.1111/1471-0528.13338

Are older women more likely to receive surgical treatment for stress urinary incontinence since the introduction of the mid‐urethral sling? An examination of Hospital Episode Statistics data

2015· letter· en· W2031437873 sur OpenAlexaff
William Gibson, Adrian Wagg

Notice bibliographique

RevueBJOG An International Journal of Obstetrics & Gynaecology · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSling (weapon)Urinary incontinenceStress incontinencePopulationCohortSurgeryGeneral surgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the trends in surgical treatment of stress urinary incontinence (SUI) in older women since the introduction of the mid-urethral sling. DESIGN: Analysis of data from Hospital Episode Statistics (HES) between 2000 and 2012. SETTING AND POPULATION: All surgical procedures for SUI in the National Health Service (NHS) in England. METHODS: Retrospective cohort analysis of Hospital Episode Statistics for England from 2000 to 2012. MAIN OUTCOME MEASURES: Number of invasive, less invasive, and urethral bulking procedures performed in women in three age groups. RESULTS: There was a 90% fall in the number of invasive surgical treatments for SUI and a four-fold increase in the number of mid-urethral slings over this time. The total number of surgical procedures for SUI increased from 8458 to 13 219. However, the rise in the number of procedures in women aged over 75 was more modest-a three-fold increase from a low start of 187-and these women now make up a smaller proportion of all women receiving a mid-urethral sling (MUS). CONCLUSIONS: Despite the development and wide availability of a less invasive, safe and effective operation for stress urinary incontinence in older women, they do not appear to have benefitted. The reasons for this require prospective investigation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,290 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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