Effect of Uterine Cavity Sonographic Measurements on Medical Management Failure in Women With Early Pregnancy Loss
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Medical management is commonly used among women with early pregnancy failure. The purpose of our study was to evaluate uterine content sonographic measurements for predicting medical management failure in early pregnancy loss. METHODS: We conducted a retrospective cohort study in a university-affiliated hospital center including all women discharged from the emergency department (ED) with a diagnosis of early pregnancy failure who had medical management with misoprostol between 2011 and 2013. Only women with sonograms available for review were included in our study. All images were reviewed and the following cavity measurements, excluding the endometrial lining, were measured: cavity anteroposterior distance, cavity longitudinal distance, cavity transverse distance, and cavity volume. Logistic regression analysis was used to identify measurements that were independently associated with a subsequent need for dilation and curettage (D&C) and an unplanned return to the ED. RESULTS: Among 823 women presenting to the ED with first-trimester bleeding, 227 met inclusion criteria. Of all measurements evaluated, the cavity anteroposterior distance was found to be independently associated with D&C and an unplanned return to the ED. When a cavity anteroposterior distance cutoff of 15 mm was used, women were more likely to require D&C (adjusted odds ratio, 2.65; 95% confidence interval, 1.31-5.36; P< .01) and to have an unplanned return to the ED (adjusted odds ratio, 2.59; 95% confidence interval, 1.41-4.79; P < .01). In women with a cavity anteroposterior distance of less than 15 mm, 87.1% had successful medical management of early pregnancy loss, and 80.0% did not require an unplanned return to the ED. CONCLUSIONS: Although there is a need for further validation, patients identified as having a cavity anteroposterior distance of less than 15 mm should be considered good candidates for successful medical management.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».