Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Menorrhagia (also known as heavy menstrual bleeding) limits normal activities, affects quality of life, and causes anaemia in two-thirds of women with objective menorrhagia (loss of 80 mL blood per cycle). Prostaglandin disorders may be associated with idiopathic menorrhagia and with heavy bleeding due to fibroids, adenomyosis, or use of intrauterine devices (IUDs). Fibroids have been found in 10% of women with menorrhagia overall and in 40% of women with severe menorrhagia; but half of women having a hysterectomy for menorrhagia are found to have a normal uterus. METHODS AND OUTCOMES: We conducted a systematic overview, aiming to answer the following clinical question: What are the effects of surgical treatments for menorrhagia? We searched: Medline, Embase, The Cochrane Library, and other important databases up to February 2014 (Clinical Evidence reviews are updated periodically; please check our website for the most up-to-date version of this review). RESULTS: At this update, searching of electronic databases retrieved 205 studies. After deduplication and removal of conference abstracts, 102 records were screened for inclusion in the overview. Appraisal of titles and abstracts led to the exclusion of 56 studies and the further review of 46 full publications. Of the 46 full articles evaluated, three systematic reviews and five RCTs were added at this update. We performed a GRADE evaluation for 30 PICO combinations. CONCLUSIONS: In this systematic overview, we categorised the efficacy for three surgical interventions based on information about the effectiveness and safety of dilatation and curettage, endometrial destruction (resection or ablation), and hysterectomy.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,004 |
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 ».