Public Awareness of Uterine Power Morcellation Through US Food and Drug Administration Communications: Analysis of Google Trends Search Term Patterns
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Uterine power morcellation, where the uterus is shred into smaller pieces, is a widely used technique for removal of uterine specimens in patients undergoing minimally invasive abdominal hysterectomy or myomectomy. Complications related to power morcellation of uterine specimens led to US Food and Drug Administration (FDA) communications in 2014 ultimately recommending against the use of power morcellation for women undergoing minimally invasive hysterectomy. Subsequently, practitioners drastically decreased the use of morcellation. OBJECTIVE: We aimed to determine the effect of increased patient awareness on the decrease in use of the morcellator. Google Trends is a public tool that provides data on temporal patterns of search terms, and we correlated this data with the timing of the FDA communication. METHODS: Weekly relative search volume (RSV) was obtained from Google Trends using the term “morcellation.” Higher RSV corresponds to increases in weekly search volume. Search volumes were divided into 3 groups: the 2 years prior to the FDA communication, a 1-year period following, and thereafter, with the distribution of the weekly RSV over the 3 periods tested using 1-way analysis of variance. Additionally, we analyzed the total number of websites containing the term “morcellation” over this time. RESULTS: The mean RSV prior to the FDA communication was 12.0 (SD 15.8), with the RSV being 60.3 (SD 24.7) in the 1-year after and 19.3 (SD 5.2) thereafter (P<.001). The mean number of webpages containing the term “morcellation” in 2011 was 10,800, rising to 18,800 during 2014 and 36,200 in 2017. CONCLUSIONS: Google search activity about morcellation of uterine specimens increased significantly after the FDA communications. This trend indicates an increased public awareness regarding morcellation and its complications. More extensive preoperative counseling and alteration of surgical technique and clinician practice may be necessary.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».