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Enregistrement W2793721373 · doi:10.4293/jsls.2017.00066

Clinical Characteristics Differentiating Uterine Sarcoma and Fibroids

2018· article· en· W2793721373 sur OpenAlexaff
Innie Chen, Bianca Firth, Laura Hopkins, Olga Bougie, Ri‐hua Xie, Sukhbir S. Singh

Notice bibliographique

RevueJSLS Journal of the Society of Laparoscopic & Robotic Surgeons · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUterine Myomas and Treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUterine sarcomaUterine fibroidsMedicineHysterectomySarcomaMalignancyGynecologyObstetricsLeiomyomaSurgeryInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Uterine fibroids are a common indication for laparoscopy. Unsuspected sarcoma can pose a serious risk if morcellation is used in the procedure. We sought to determine the clinical factors associated with uterine sarcoma compared with uterine fibroids. METHODS: We conducted a case-control study of 66 women who had hysterectomy for uterine sarcoma from April 1, 2007, to March 31, 2014. Sixty-six patients who had hysterectomy for fibroids were randomly selected as controls. RESULTS: = .02). CONCLUSION: Despite limitations in sample size related to infrequency of uterine sarcoma, our results suggest some preoperative clinical differences between women who have uterine sarcoma vs uterine fibroids. Further studies on such features may assist us in identifying patients who are at higher risk of having a uterine sarcoma among women with a uterine mass contemplating surgery.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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