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Enregistrement W2804186846 · doi:10.5489/cuaj.5095

Efficacy and patient satisfaction of pelvic organ prolapse reduction using transvaginal mesh: A Canadian perspective

2018· article· en· W2804186846 sur OpenAlexaffvenueabout
Mélanie Aubé, Marilyne Guérin, Caroline Rhéaume, Le Mai Tu

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePatient satisfactionSurgerySurgical meshComplicationFeelingRetrospective cohort studyGeneral surgeryHernia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Due to U.S Food and Drud Administration warnings and class-action lawsuits, the use of transvaginal mesh for pelvic organ prolapse surgery is controversial. We report data from two Canadian centres, focusing on recurrence and reoperation rates, complication rates, and patient satisfaction. METHODS: A retrospective medical chart review was performed. Patients were also invited to a long-term followup clinic for a complete questionnaire and gynecological exam. Patients unable to present to clinic for followup had the option to answer the questionnaire via telephone. RESULTS: A total of 334 patients were operated between 2000 and 2013. Median followup was 38 months for questionnaire and 36 months for physical exam. Thirty-seven patients (11.1%) required repeat operation, including 17 for recurrent prolapse and 10 for mesh exposure; 98.8% of patients reported feeling subjectively improved by their prolapse surgery. CONCLUSIONS: Midterm results are satisfactory and patient subjective satisfaction is high following transvaginal mesh repair of pelvic organ prolapse.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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