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Enregistrement W4379599720 · doi:10.7759/cureus.38604

Efficacy of Two Laser Treatment Strategies for Breast Cancer Survivors With Genitourinary Syndrome of Menopause

2023· article· en· W4379599720 sur OpenAlexaff
Nobuo Okui, Machiko Okui, Yuko Kouno, Kaori Nakano, Marco Gambacciani

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenopause: Health Impacts and Treatments
Établissements canadiensOsteoporosis Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGenitourinary systemMenopauseBreast cancerGynecologyOncologyObstetricsInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background A typical symptom of patients with genitourinary syndrome of menopause (GSM) is dyspareunia. Dyspareunia has been thought to be caused by vaginal dryness. In recent years, a survey of breast cancer survivors (BCS) with GSM has shown that para-hymen is the most painful. Dyspareunia and superficial vulvar pain (vulvodynia) may be closely linked. A recent study showed that vulvodynia is very common in BCS. Therefore, we believe treatment targeting the vagina and the vulva is necessary for pain in BCS with GSM. We hypothesized that treating both the vagina and the vulva would solve the problem of BCS with GSM. We compared the vaginal erbium SMOOTH mode laser (VEL) and neodymium-doped yttrium-aluminum-garnet (Nd:YAG) laser (VEL+Nd:YAG) combination treatment over time. This study explores therapeutic targets for pain in BCS with GSM. Methodology This retrospective, case-control study targeted sexually active BCS who reported GSM with vulvodynia and dyspareunia. After all women enrolled in the VEL treatment group had completed treatment, we treated women enrolled in the VEL+Nd:YAG treatment group. A total of 256 women who received either VEL+Nd:YAG or VEL were enrolled. Propensity score (PS)-matching analysis was used to compare two-year postoperative data retrospectively. The PS-matching results registered 102 patients in the VEL+Nd:YAG group and 102 patients in the VEL group. Symptoms were assessed using the visual analog scale (VAS) for vulvodynia before and after laser treatment for one, three, six, 12, and 24 months after completion. As a preliminary study, the vulvodynia swab test confirmed the causative location of dyspareunia. Moreover, the Female Sexual Function Index (FSFI) and Vaginal Health Index Score (VHIS) were assessed. FSFI and VHIS were treated as supplement research because the conditions were unmet. Results In the vulvodynia swab test, dyspareunia, and para-hymen (especially at 4 o'clock and 9 o'clock), all felt pain, and only a few felt pain in the vagina and labia. FSFI improved significantly in the VEL+Nd:YAG group and persisted for two years. VHIS improved equally in both groups and was not significantly different. After the first laser application, the VEL+Nd:YAG and the VEL groups showed sustained efficacy and safety in vulvodynia. Baseline VAS scores (8.74 ± 0.72 vs. 8.79 ± 0.74; p = 0.564) were similar in both groups. Both groups had a significant (p < 0.001) decrease in the VAS score. The VAS values in the VEL+Nd:YAG group and the VEL group decreased from the pretreatment to 3.79 ± 0.63 (p < 0.001 vs. baseline) and 5.56 ± 0.89 (p < 0.001 vs. baseline) after the third treatments, respectively. After 24 months, the VAS value in the VEL+Nd:YAG group and the VEL group was at 4.43 ± 1.38 (p < 0.001 vs. baseline) and 5.56 ± 0.89 (p < 0.001 vs. baseline), respectively. The side effects in both groups were short-term and minor. Conclusions Both VEL+NdYAG and VEL effectively and safely treat GSM dyspareunia and vulvodynia in BCS. Comparing the two groups, we confirmed that VEL+Nd:YAG treatment of the vaginal vestibule and vaginal opening reduced superficial vulvar pain more effectively, extensively, and over a longer period than VEL. The results of the vulvodynia swab test, FSFI, and VHIS suggest that the vulva and the vagina are important therapeutic targets for pain in BCS with GSM. The importance of treating the vulvar area for superficial pain and dyspareunia in GSM has been emphasized.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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