Management of heavy menstrual bleeding in women with bleeding disorders in a tertiary care center
Notice bibliographique
Résumé
Background: Heavy menstrual bleeding (HMB) affects a significant number of women with bleeding disorders and has a negative impact on their quality of life. Objective: This retrospective study examined the management of patients with inherited bleeding disorders who used medical treatments, alone or in combination, for HMB. Methods: Chart review was performed on women attending the Women with Bleeding Disorders Clinic in Kingston, Ontario, between 2005 and 2017. Data collected included patient demographics, the reason for presentation and diagnosis, medical history, treatments, and patient satisfaction. Results: One hundred nine women were included in this cohort. Of these, only 74 (68%) were satisfied with medical management, and only 18 (17%) with first-line therapy. Treatments included combined contraceptives (oral pill, transdermal patch, and vaginal ring), progesterone-only pills, tranexamic acid, 52-mg levonorgestrel intrauterine system (LIUS), depomedroxyprogesterone acetate, and desmopressin, either alone or in combination. Satisfactory control of HMB occurred most often with the LIUS. Conclusion: In this cohort, managed in a tertiary care Women with Bleeding Disorders Clinic, only 68% of patients had successful control of HMB with medical treatment, and a minority were satisfied with first-line therapy. These data clearly highlight the need for additional research, including treatment approaches and novel therapies for this population.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».