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Enregistrement W4392387970 · doi:10.1016/j.ajog.2024.02.306

Synthetic vs nonsynthetic slings for female stress and mixed urinary incontinence: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4392387970 sur OpenAlexafffund
Maryse Larouche, Mei Mu Zi Zheng, Emily C. Yang, Rea Konci, Éric Belzile, Prubjot Gill, Roxana Geoffrion

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Obstetrics and Gynecology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesSt. Mary's Research Centre
Mots-clésMedicineUrinary incontinenceSurgeryComplicationUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed to systematically review objective and subjective success and surgical outcomes of suburethral sling surgery for female patients with stress or mixed urinary incontinence using synthetic vs nonsynthetic material with corresponding surgical approaches (retropubic or transobturator). DATA SOURCES: We systematically searched Medline, Embase, EBM Reviews, ClinicalTrials.gov, and Web of Science Core Collection using standardized Medical Subject Headings (MeSH) without date restrictions (PROSPERO-registered). We double-screened studies and used backward citation chaining. STUDY ELIGIBILITY CRITERIA: We included peer-reviewed randomized controlled trials and prospective or retrospective comparative studies examining outcomes of retropubic or transobturator synthetic vs nonsynthetic (autologous, allograft, or xenograft) slings for female stress or mixed urinary incontinence, with available English or French full texts. We excluded minislings (single insertion point). We allowed slings for recurrent stress or mixed urinary incontinence, and slings concomitant with prolapse surgery, with at least 6 weeks of postoperative follow-up. We excluded systematic reviews, meta-analyses, review studies, case-control studies, case reports, studies that did not describe surgical approach or material, and studies of combination slings. METHODS: We evaluated study quality using RoB, the Cochrane risk-of-bias tool for randomized controlled trials, and the Newcastle-Ottawa scale for observational studies. We used pooled relative risk with 95% confidence intervals to estimate the effect of sling material type on each outcome through meta-analysis and meta-regression, as appropriate. RESULTS: We screened 4341 abstracts, assessed 104 full texts, and retained 35 articles (30 separate studies). For retropubic synthetic vs nonsynthetic slings, there was no difference in the number of objectively or subjectively continent patients. The rates of reoperation for stress urinary incontinence and overall were higher with nonautologous retropubic slings than with synthetic slings. Compared with autologous slings, retropubic synthetic slings were associated with higher subjective continence in populations with ≥25% recurrent stress urinary incontinence (relative risk, 1.27; 95% confidence interval, 1.12-1.43). There were no differences in continence between transobturator synthetic and nonsynthetic slings. Subjective satisfaction was better in the transobturator synthetic group than in the autologous sling group (relative risk, 1.42; 95% confidence interval, 1.03-1.94). CONCLUSION: Synthetic and nonsynthetic slings have comparable objective and subjective success, with synthetic materials generally showing better operative outcomes and fewer complications.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,026
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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