Review of Endometriosis Diagnosis through Advances in Biomedical Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Endometriosis is characterized as the ectopic presence of endometrium in various locations within the abdominal cavity, such as the fallopian tube, the pouch of Douglas, the ovaries, outside the ovaries, and more. The inner lining of the uterus, endometrium, is a dynamic tissue that undergoes morphological and functional changes cyclically. The proliferation of endometrial cells during menstruation is influenced by increasing circulating estrogen levels. Adult progenitor stem cells are likely responsible for this remarkable regenerative capacity and hence, enhanced capacity to generate endometriosis. This chronic estrogen-dependent disease is characterized by the ectopic endometrial implant. The disorder occurs in 6%-10% of reproductive-aged women and in 35%-50% of women with pelvic pain and infertility. Currently, the preferred diagnostic methods are laparoscopic inspection by transvaginal ultrasound, MRI, and sensors. Diagnoses with transvaginal ultrasound have 92.7% sensitivity and 97% specificity in detecting endometriotic lesions. On average, MRI diagnoses of DIE have 74% sensitivity and 95% specificity. Lastly, chemical sensors have 91.7% sensitivity and 90.0% specificity in detecting endometriosis. The standard of care includes personalizing the treatment plan based on the individual's set of symptoms and their severity. Advances in biomedical engineering have aided professionals in personalizing the course of treatments as well as to increasing the quality of life of these patients through various therapies for managing pain. Because no one theory provides a full explanation for the manifestation of the disease, hormonal therapies, targeted therapeutics, and surgical options have emerged as elements of disease management. Clinicians are in the process of developing advanced pharmaceutical drugs with specific orphan target receptors of the ectopic tissue. Possible complications that accompany the condition include dyspareunia, hyperalgesia, infertility, and many others.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».