Notice bibliographique
Résumé
The 36 Annual Scientific Meeting of the Society of Gynecologic Surgeons returns to Tucson, Arizona where the usual surgical presentations are eagerly awaited. The new journal, Female Pelvic Medicine & Reconstructive Surgery, is pleased to be able to carry the abstracts in this supplement, and also has online access for retrieval and review of the abstracts. The presentations have good variety, excellent science, and a range of presentation styles. There has been significant time, thought, and effort devoted to each presentation submission. The chosen submissions have been presented in word abstract form only in this publication, ie, no tables or figures. The meeting commences with an afternoon Robotics Course. Some of the regular meeting highlights include presentations on use of mesh in vaginal surgery, considerations on the FDA notification regarding use of mesh, education of residents through skills labs, simulators, self-directed learning and portable devices, cost factors in varied surgical approaches, and sexual function after a number of surgical procedures. Preventive strategies are presented for DVT and brachial plexus injuries. Videos are again a major part of the program and include tips on difficult vaginal hysterectomy, several presentations on robotic surgery, fistula repair, and cystoscopic findings. Many papers do not make the podium and numerous interesting procedures, observations, and learning tips are included in the nonoral poster presentations. While it is hoped you attend all the presentations in person, the abstracts can be a guide to what to expect, and a reminder of what was said. It can be searched later on for that all important presentation with a key piece of new information. Once again, we thank those who have done the research, prepared their work diligently, and shared it with the rest of us. It is a continual process of question and answer, so be prepared to challenge the presenters with your questions, and you will then have answers for the next questioner.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».