Feasibility of using pessaries for treatment of pelvic organ prolapse in rural Nepal
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the acceptability, feasibility, and outcomes of pessary fitting in rural Nepali communities. METHODS: A 1-year prospective cohort study was conducted in the Ramechhap district of Nepal in January 2013-January 2014 among women attending a free gynecology health camp. All women with symptomatic pelvic organ prolapse (POP) were offered ring pessaries. Demographic information was collected and questionnaires on POP were completed. A urogynecologic examination was performed. At the 1-year follow-up, women were questioned on pessary use and underwent an examination. Logistic regression was used to identify associations. RESULTS: In total, 411 women attended the health camps, of whom 142 presented with symptomatic POP. Initial fitting was accomplished for 134 (94.4%) of the women. At the 1-year follow-up, 130 (97.0%) women in the cohort were evaluated, and 72 (55.4%) were still using the pessary. The primary reason for discontinuation was the pessary falling out (35/58, 60.3%). The most common complication was vaginal erosion (18/130, 13.8%), observed exclusively among postmenopausal women. Postmenopausal status was a predictor of continued use (odds ratio 3.12, 95% confidence interval 1.45-6.72; P=0.004). CONCLUSION: Pessaries were found to be an acceptable and feasible option with minimal complications for treating POP in rural Nepal.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».