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Enregistrement W4236095482 · doi:10.21203/rs.3.rs-247137/v1

Current Practices on Diagnosis and Management of Women With Vulvodynia

2021· preprint· en· W4236095482 sur OpenAlexafffund
Marcela Grigol Bardin, Paulo César Giraldo, Júlia Ferreira Fante, Camila Carvalho de Araújo, Marie‐Pierre Cyr, Andrea de Andrade Marques

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSexual function and dysfunction studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUniversité de Sherbrooke
Mots-clésVulvodyniaMedicineLikert scalePelvic painPhysical therapySurgeryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction and hypothesis : To describe clinical characteristics, previous medical assessment, past treatments and vulvar pain relief among women with vulvodynia. Methods Brazilian women with vulvodynia (n = 144) were assessed for vaginal infection and vulvar pain intensity by means of a cotton swab test based on a numerical rate scale (NRS). All women answered the Female Sexual Function Index questionnaire and a structured instrument about present vulvar symptoms and previously experienced treatments. Vulvar pain relief achieved with previous treatments was qualified through a 4-point Likert-scale. Results Previous vulvar pain duration was 5.8 (± 4) years. More than 50% consulted with three or more physicians and 49% remained without a conclusive diagnosis. Diagnosis and treatment vulvovaginal infection was very common. The most commonly used treatments were lubricants (66%), topical anesthetics (36%) and vulvar care techniques (36%). All of then provided only low pain relief. Physical therapy and oral gabapentin provided strong vulvar pain relief. Conclusion Prolonged duration of vulvar pain, multiple visits to healthcare professionals and poor relief of pain are common aspects in the clinical history of women with vulvodynia. Vulvovaginal symptoms other than pain are common, highlighting the importance of the screening tests in order to avoid misdiagnosis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,286 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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