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Enregistrement W2905273766 · doi:10.1097/ogx.0000000000000628

Uterine Preservation vs Hysterectomy in Pelvic Organ Prolapse Surgery: A Systematic Review With Meta-analysis and Clinical Practice Guidelines

2018· review· en· W2905273766 sur OpenAlexaff
Kate V. Meriwether, Danielle D. Antosh, Cedric K. Olivera, Shunaha Kim-Fine, Ethan M. Balk, Miles Murphy, Cara L. Grimes, Ambereen Sleemi, Ruchira Singh, Alexis A. Dieter, Catrina C. Crisp, David D. Rahn

Notice bibliographique

RevueObstetrical & Gynecological Survey · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHysterectomyGynecologyClinical PracticeUterine prolapseGeneral surgerySurgeryObstetricsFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(Abstracted from Am J Obstet Gynecol 2018;219:129–146.e2) Hysterectomy performed at the time of pelvic organ prolapse (POP) repair allows the surgeon to gain access to tissues used for apical suspension. However, hysterectomy adds surgical time and costs and may increase morbidity.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,289
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,289
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,003
Bibliométrie0,0010,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,306
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,165 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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