Management of chronic prostatitis/chronic pelvic pain syndrome
Notice bibliographique
Résumé
�1.7 (95% confidence interval [CI], �2.8 to �0.6), �1.1 (95% CI, �1.8 to �0.3), �1.4 (95% CI, �2.3 to �0.5), and �1.0 (95% CI, �1.8 to �0.2), respectively. Patients receiving -blockers or anti-inflammatory medications had a higher chance of favorable response compared with placebo, with pooled RRs of 1.6 (95% CI, 1.1-2.3) and 1.8 (95% CI, 1.2-2.6), respectively. Contour-enhanced funnel plots suggested the presence of publication bias for smaller studies of -blocker therapies. The network meta-analysis suggested benefits of antibiotics in decreasing total symptom scores (�9.8; 95% CI, �15.1 to �4.6), pain scores (�4.4; 95% CI, �7.0 to �1.9), voiding scores (�2.8; 95% CI, �4.1 to �1.6), and quality-of-life scores (�1.9; 95% CI, �3.6 to �0.2) compared with placebo. Combining-blockers and antibiotics yielded the greatest benefits compared with placebo, with corresponding decreases of �13.8 (95% CI, �17.5 to �10.2) for total symptom scores, �5.7 (95% CI, �7.8 to �3.6) for pain scores, �3.7 (95% CI, �5.2 to �2.1) for voiding, and �2.8 (95% CI, �4.7 to �0.9) for quality-of-life scores. Conclusions -Blockers,antibiotics,andcombinationsofthesetherapiesappeartoachieve the greatest improvement in clinical symptom scores compared with placebo. Antiinflammatory therapies have a lesser but measurable benefit on selected outcomes. However, beneficial effects of -blockers may be overestimated because of publication bias.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».