Procedure Choice in Primary Versus Recurrent Prolapse: A Study of Fellowship-Trained Surgeons
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This retrospective study describes procedures of choice in management of patients with primary prolapse compared with recurrence prolapse patients by fellowship-trained surgeons. METHODS: Surgically managed primary and recurrent prolapse cases from 2012 to 2015 at Houston Methodist Hospital were reviewed. Baseline characteristics, compartment defects, and stage were compared. Mean interval from the index surgeries to management of prolapse recurrence was recorded. In recurrence cases, mesh complaints were noted if present. Primary outcome was the procedure type used to manage cases of recurrence and primary prolapse. Logistic regression was used to determine odds ratio (OR) for the procedure of choice in recurrence and primary repairs of prolapse. RESULTS: Of 386 cases reviewed, 379 met criteria for inclusion; 25.8% of repairs were for recurrence. Recurrence patients were significantly older than primary cases (mean, 63.6 vs 60.5; P = 0.03) and had been postmenopausal for longer (P = 0.004). Median time interval to surgical management of recurrence was 8 years. Thirty percent of recurrence patients treated previously by mesh had mesh complaints. There was no difference in the distribution of defects or stage. Sacrocolpopexy was more frequently used to manage recurrent prolapse (OR, 2.6334; P < 0.0005). Vaginal mesh repairs showed no difference in utilization. Uterosacral ligament fixation (OR, 0.347; P = 0.002) was used more often in primary prolapse. Anterior colporrhaphy (OR, 0.398; P = 0.0005) and uterosacral ligament fixation (OR, 0.347; P = 0.002) were performed less in recurrence cases. CONCLUSION: Fellowship-trained urogynecologists at this institution utilize sacrocolpopexy mesh more frequently in recurrent prolapse, and uterosacral ligament fixation was used more frequently in primary prolapse cases.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».