The Prevalence, Indications, Outcomes of the Most Common Major Gynecological Surgeries in Kazakhstan and Recommendations for Potential Improvements into Public Health and Clinical Practice: Analysis of the National Electronic Healthcare System (2014–2019)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Major gynecological surgeries are indicated for the treatment of female genital pathologies. It is key to examine trends in gynecologic surgical procedures and updated recommendations by international gynecological societies to find opportunities for improvement of local guidelines. To date, a very limited number of reports have been published on the epidemiology of gynecological surgeries in Kazakhstan. Moreover, some local guidelines for gynecological conditions do not comply with the international recommendations. Thus, this study aims to investigate the prevalence, indications, and outcomes of the most common major gynecological surgeries by analyzing large-scale Kazakhstani healthcare data, and identifying possible opportunities for improvement of the local public health and clinical practice. METHODS: A descriptive, population-based study among women who underwent a gynecological surgery in healthcare settings across the Republic of Kazakhstan during the period of 2014-2019 was performed. Data were collected from the Unified Nationwide Electronic Health System (UNEHS). RESULTS: In total, 80,401 surgery cases were identified and analyzed in the UNEHS database for a period of 6 years (2014-2019). The median age of the participants was 40 years old, with 61.1% in reproductive age. The most prevalent intervention was a unilateral salpingectomy-29.4%, with 72.6% patients aged between 18-34 years. The proportion of different types of hysterectomies was 49.4%. In 20% of cases, subtotal abdominal hysterectomy was performed due to uterine leiomyoma. The proportion of laparoscopic procedures in Kazakhstani gynecological practice is as low-11.59%. CONCLUSIONS: The Kazakhstani public health and gynecological care sector should reinforce implementation of contemporary treatment methods and up-to-date policies and guidelines. The overall trends in surgical procedures performed for gynecological pathologies, including uterine leiomyoma and ectopic pregnancy treatment, should be changed in favor of the minimally invasive methods in order to adopt a fertility-sparing approach.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».