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Enregistrement W4302774499 · doi:10.1097/aog.0000000000004956

Periurethral and Anterior Vaginal Wall Masses

2022· article· en· W4302774499 sur OpenAlexaff
Natalie Jacox, Henry H. Yao, Richard Baverstock, Kiril Trpkov, Kevin Carlson

Notice bibliographique

RevueObstetrics and Gynecology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary and Genital Oncology Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEtiologyMalignancySurgeryUrinary incontinenceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the etiology and presenting symptoms of periurethral and anterior vaginal wall masses in a large series of patients in an academic institution. METHODS: A retrospective chart review of 126 patients presenting and undergoing treatment for periurethral and anterior vaginal wall masses between November 2001 and July 2021 was completed. Clinicopathologic data were extracted. Ethics approval was obtained. The primary objective of this study was to determine the etiology of these masses; secondary objectives included determining the rates of presenting symptoms, complications, resolution of stress urinary incontinence (SUI), and de novo SUI. RESULTS: The median age of patients was 42 years. The most common etiology was urethral diverticula (39.7%), followed by Skene gland cysts or abscesses (30.2%). The rate of malignancy was 1.6%, and the rate of infection was 21.4%. The most common presenting symptoms were sensation of mass (78.6%), dyspareunia (52.4%), and discharge (46.0%). The rate of surgical complications was 9.5%. Three patients had recurrence on follow-up, but there were no recurrent urethral diverticula after excision. The rate of de novo SUI was 5.6%. The rate of resolution of SUI was 67.6%, and all patients who had slings reported resolution of SUI. CONCLUSION: Urethral diverticula and Skene gland cysts or abscesses accounted for 70% of periurethral and anterior vaginal wall masses in this series. Treatment by complete excision is usually successful.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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