Trend of Uterine Rupture and Different Approaches of Myomectomy [35B]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Uterine rupture is an uncommon typically occurring during pregnancy or labor. One of the risk factors in uterine rupture is previous myomectomy either by laparoscopy or laparotomy. Due to regulation of FDA on myoma morcellation, many gynecologists have returned to myomectomy by laparotomy. The purpose of the study was to evaluate this shift in surgical trends and the possible subsequent changes in number of uterine ruptures over the years. METHODS: Retrospective cohort study using the HCUP-NIS database. Our cohort consisted of women, aged 18 – 40 years, who underwent myomectomy by laparoscopy or laparotomy, and who suffered uterine rupture during pregnancy or labor between 2005 and 2014. RESULTS: Of a total 54,146 myomectomies, there were 237 uterine ruptures. The mean age of the patients was 31.8 years, they were mainly Caucasians, had private insurance and had high income. The myomectomy was performed mainly by laparotomy (97.7%); and 2.3% by laparoscopy. There was a decrease of total number of myomectomies performed annually, from 6646 in 2005 to 4589 in 2014. The numbers of uterine ruptures per 1,000 myomectomies were 4.2 after laparotomy and 10.6 after laparoscopic approach. Laparoscopic myomectomy increased the risk of uterine rupture by 2.3 fold [OR 2.3, 95% CI 1.2–4.2, P=.008] compared to open myomectomy after adjustment for sociodemographic and clinical characteristics. CONCLUSION: The myomectomies trend changed in recent years with a predominance of laparotomies over laparoscopies. Laparoscopic myomectomy increases the chance for uterine rupture with over 2 folds compared to open approach. More studies are needed to clarify this matter.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».