Uterine Fundectomy in Patients With Benign Etiology Undergoing Hysterectomy: New Surgical Technique
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hysterectomy is the most common surgical procedure in gynecology, not only in cases of malignancies but also in many benign cases. Many uterine preservation techniques have been introduced as alternatives to hysterectomy. OBJECTIVE: We aimed to propose a new uterine surgical procedure. In this paper, we compare the utility of this new technique to the limitations of current procedures. METHODS: Uterine fundectomy may be considered as a subtotal hysterectomy. In this new technique, the uterine fundus including all pathologic tissue is cut as a reverse trapezoid by monopolar cautery. The upper side of the trapezoid, which includes the whole uterine fundus, is removed, but the fallopian tubes and cornual segment are preserved. A small uterine cavity remains, as well as the endometrial tissue lining it. RESULTS: Patient recruitment for this study began in April 2017 and is expected to end approximately 12 months later. Assessment of the primary outcomes is expected to take place in April 2018. CONCLUSIONS: Uterine preservation is particularly critical in developing new surgical approaches that can lead to a positive impact on patient satisfaction. This protocol outlines the first attempt to prospectively test surgical fundectomy in candidates for hysterectomy for benign indications.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».