Uterine Artery Embolization Versus Hysterectomy in the Treatment of Symptomatic Adenomyosis: Protocol for the Randomized QUESTA Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adenomyosis is a benign uterine disease characterized by invasion of endometrium into the myometrium resulting in heavy menstrual bleeding and pain (dysmenorrhea). Hysterectomy is established as the final treatment option when conservative treatment fails. Uterine artery embolization (UAE) in patients with symptomatic adenomyosis has demonstrated to reduce symptoms and improve quality of life. However, randomized controlled trials are lacking. OBJECTIVE: With this study, we aim to evaluate the impact of UAE on Health-Related Quality of Life (HRQOL) in a randomized comparison to hysterectomy in patients with symptomatic adenomyosis. METHODS: This is a multicenter non-blinded randomized controlled trial comparing UAE and hysterectomy. Eligible patients are symptomatic premenopausal women without the desire to conceive and who have symptomatic magnetic resonance imaging (MRI)-confirmed pure adenomyosis or dominant adenomyosis accompanied by fibroids. After obtaining informed consent, patients will be randomly allocated to treatment in a 2:1 UAE versus hysterectomy ratio. The primary objective is HRQOL at 6 months following the assigned intervention. Secondary outcomes are technical results, pain management, clinical outcomes, HRQOL, and cost effectiveness during 2 years of follow-up. In addition, transvaginal ultrasound (TVUS) and MRI will be performed at regular intervals after UAE. RESULTS: Patient enrollment started November 2015. The follow-up period will be completed two years after inclusion of the last patient. At the time of submission of this article, data cleaning and analyses have not yet started. CONCLUSIONS: This trial will provide insight for caretakers and future patients about the effect of UAE compared to the gold standard hysterectomy in the treatment of symptomatic adenomyosis and is therefore expected to improve patients' wellbeing and quality of life. TRIAL REGISTRATION: Netherlands Trial Register NTR5615; http://www.trialregister.nl/trialreg/admin/rctview.asp?TC=5615 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6xZRyXeIF).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».