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Enregistrement W3131464447 · doi:10.1530/raf-20-0057

Systematic review of patient-specific pre-operative predictors of pain improvement to endometriosis surgery

2021· review· en· W3131464447 sur OpenAlexaboutno aff
Elizabeth Ball, Babu Karavadra, Bethany Jade Kremer-Yeatman, Connor Mustard, Kim May Lee, Sharandeep Bhogal, Julie Dodds, Andrew W. Horne, John Allotey, Carol Rivas

Notice bibliographique

RevueReproduction and Fertility · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometriosis Research and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchQueen Mary University of London
Mots-clésEndometriosisMedicineLaparoscopyPelvic painCochrane LibraryMeta-analysisMEDLINELaparoscopic surgerySurgeryGeneral surgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Up to 28% of endometriosis patients do not get pain relief from therapeutic laparoscopy but this subgroup is not defined. OBJECTIVES: To identify any prognostic patient-specific factors (such as but not limited to patients' type or location of endometriosis, sociodemographics and lifestyle) associated with a clinically meaningful reduction in post-surgical pain response to operative laparoscopic surgery for endometriosis. SEARCH STRATEGY: PubMed, Cochrane and Embase databases were searched from inception to 19 May 2020 without language restrictions. Backward and forward citation tracking was used. SELECTION CRITERIA DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Cohort studies reporting prognostic factors, along with scores for domains of pain associated with endometriosis before and after surgery, were included. Studies that compared surgeries, or laboratory tests, or outcomes without stratification were excluded. Results were synthesised but variation in study designs and inconsistency of outcome reporting precluded us from doing a meta-analysis. MAIN RESULTS: Five studies were included. Quality assessment using the Newcastle-Ottawa scale graded three studies as high, one as moderate and one as having a low risk of bias. Four of five included studies separately reported that a relationship exists between more severe endometriosis and stronger pain relief from laparoscopic surgery. CONCLUSION: Currently, there are few studies of appropriate quality to answer the research question. We recommend future studies report core outcome sets to enable meta-analysis. LAY SUMMARY: Endometriosis is a painful condition caused by displaced cells from the lining of the womb, causing inflammation and scarring inside the body. It affects 6-10% of women and there is no permanent cure. Medical and laparoscopic surgical treatments are available, but about 28% of patients do not get the hoped-for pain relief after surgery. Currently, there is no way of predicting who gets better and who does not. We systematically searched the world literature to establish who may get better, in order to improve counselling when women choose treatment options. We identified five studies of variable quality showing: More complex disease (in specialist hands) responds better to surgery than less, but more studies needed.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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