Catamenial pneumothorax: A population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Study objective: To characterize the incidence, clinical features, and demographic characteristics of women with catamenial pneumothorax with the use of a large national database in the United States. Design: Retrospective case control study of the Healthcare Cost and Utilization Project, Nationwide Inpatient Sample (HCUP-NIS) database between 2004 and 2014. Setting: Not applicable. Patients: Women, aged 18–50 years, who were diagnosed with a pneumothorax between 2004 and 2014. Intervention: Not applicable. Measurements: The cohort was constructed using the appropriate ICD-9 codes utilizing HCUP-NIS, checking for women with spontaneous and catamenial pneumothorax . Main results: Of a total 6234 women with spontaneous pneumothorax, 80 women (1.3%) had a diagnosis of catamenial pneumothorax. Women with catamenial pneumothorax were more likely to be black, have private insurance and be treated in an urban hospital. In addition, fewer patients in this group reported a history of tobacco consumption. Patients in the study group were more likely to have concomitant pelvic endometriosis, dysmenorrhea, and infertility. Compared to women with non-catamenial pneumothorax, those with catamenial pneumothorax were more frequently treated with thoracic drainage and underwent pleural and diaphragm biopsies. Conclusion: Catamenial pneumothorax is a rare entity with a distinct clinical profile. This condition is associated with pelvic endometriosis, has a predilection for surgical intervention and is associated with lower rates of smoking.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».