Long-Term Outcomes After Vaginal and Laparoscopic Mesh Hysteropexy for Uterovaginal Prolapse: A Parallel Cohort Study (eVAULT)
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Data on long-term mesh hysteropexy outcomes are limited. This study provides 7-year data from the original VAULT (Vaginal and Laparoscopic Mesh Hysteropexy for Uterovaginal Prolapse Trial) study. OBJECTIVE: The aim of this study was to compare long-term outcomes and success for laparoscopic sacral hysteropexy (LSHP) and vaginal mesh hysteropexy (VMHP). STUDY DESIGN: This multicenter, prospective parallel cohort was an extension to the initial VAULT study. Subjects were contacted, and informed consent was obtained. We collected baseline demographics and the latest Pelvic Organ Prolapse-Quantification examination data from chart review and conducted telephone interviews to update demographic information and collect Pelvic Floor Distress Inventory Short-Form, Patient Global Impression of Improvement, prolapse reoperation/pessary use, and complications. Surgical success was defined as no bulge symptoms, satisfaction score of "very much better" or "much better," and no reoperation/pessary use. RESULTS: Five of 8 original sites enrolled 53 subjects (LSHP n = 34 and VMHP n = 19). The LSHP group was younger (67 vs 74, P < 0.01), but there were no differences in parity, body mass index, menopause, race, insurance, tobacco use, or Charlson Comorbidity Index. The median subjective follow-up was 7.3 ± 0.9 years. Composite success was 82% LSHP versus 74% VMHP. Pelvic Floor Distress Inventory Short-Form composite scores were similar at baseline and improved for both groups (P < 0.01) with lower bother observed in the LSHP group (20.8 vs 43.8, P = 0.01). There were no differences in complications. CONCLUSIONS: Over 7 years after surgery, LSHP and VMHP have high success, low retreatment, and low complication rates that did not differ between groups. Although there is a trend toward better anatomic support in the LSHP group, these findings were not significant and we are underpowered to detect a difference.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».