Uterine Artery Embolization for Treatment of Leiomyomata
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess long-term clinical outcomes of uterine artery embolization across a wide variety of practice settings in a large patient cohort. METHODS: The Fibroid Registry for Outcomes Data (FIBROID) for Uterine Embolization was a 3-year, single-arm, prospective, multi-center longitudinal study of the short- and long-term outcomes of uterine artery embolization for leiomyomata. Two thousand one hundred twelve patients with symptomatic leiomyomata were eligible for long-term follow-up at 27 sites representing a geographically diverse set of practices, including academic centers, community hospitals, and closed-panel health maintenance organizations. At 36 months after treatment, 1,916 patients remained in the study, and of these, 1,278 patients completed the survey. The primary measures of outcome were the symptom and health-related quality-of-life scores from the Uterine Fibroid Symptom and Quality of Life questionnaire. RESULTS: Mean symptom scores improved 41.41 points (P<.001), and the quality of life scores improved 41.47 points (P<.001), both moving into the normal range for this questionnaire. The improvements were independent of practice setting. During the 3 years of the study, Kaplan-Meier estimates of hysterectomy, myomectomy, or repeat uterine artery embolization were 9.79%, 2.82%, and 1.83% of the patients, respectively. CONCLUSION: Uterine artery embolization results in a durable improvement in quality of life. These results are achievable when the procedure is performed in any experienced community or academic interventional radiology practice. LEVEL OF EVIDENCE: III.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».