Treatment patterns for women with new episodes of uterine myomas in an insured population in the US
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Uterine myomas are the most common benign tumors in reproductive-aged women and a leading reason for gynecologist visits and hysterectomies in the United States. This study examines the treatment patterns of insured women with new episodes of uterine myomas. MATERIALS AND METHODS: We used administrative claims from a proprietary research database to evaluate services (inpatient, outpatient, and prescription claims) incurred from January 1, 2001 to December 31, 2003. We identified women with CPT or ICD-9-CM codes suggestive of myoma and described treatment patterns for all women with a new episode of myoma and those with abnormal bleeding. RESULTS: The primary study group included 35 329 women with new episodes of care and at least three months of data before and after their index date for myoma. Most women (82.9%) had no code for diagnostic testing in the three months before or after the first myoma marker. Of 14 434 women with one year of follow-up, 26.1% had surgery and 24.7% were treated pharmacologically (oral contraceptives, progestins, or gonadotropin-releasing hormone agonists). Over half (55.1%) of women were untreated, including 45% of those with an ICD-9 code that indicated abnormal bleeding. CONCLUSIONS: Women with new myoma episodes rarely had codes for confirmatory diagnostic tests. Many women with myomas go untreated for at least a year. This is true even for those with evidence of abnormal bleeding. Myoma care may be improved through the introduction of new, safe, and effective therapies.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».