Etiology and diagnosis of heavy menstrual bleeding among adolescent and adult patients: a systematic review and meta-analysis of the literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heavy menstrual bleeding (HMB) is excessive menstrual blood loss that interferes with an individual's quality of life. Many individuals with HMB are inadequately managed by health care providers. OBJECTIVES: This systematic review aims to provide a comprehensive summary of the etiologies and diagnosis of HMB while calculating the prevalence of underlying causes among premenopausal patients and quantifying the test accuracy of diagnostic strategies. METHODS: MEDLINE, EMBASE, the Cochrane Library, and Web of Science were searched since inception to include studies investigating the prevalence of underlying etiology and diagnostic accuracy of investigations for HMB. The primary outcome was the prevalence of the causes of HMB, secondary outcome included the prevalence of etiology by age. Meta-analyses were conducted via random-effects model. RESULTS: In total, 53 studies were included. Forty-five studies included data on the prevalence of underlying HMB etiology, totaling 41 541 patients. The overall prevalence of bleeding disorders was 30% (95% CI, 14-46); von Willebrand disease, 8% (95% CI, 7-10); platelet function defect, 9% (95% CI, 7-12); abnormal thyroid, 3% (95% CI, 0-6); and polycystic ovarian syndrome, 8% (95% CI, 4-12). Subgroup analysis showed bleeding disorders were prevalent in 16% (95% CI, -8 to 41) of adults with HMB but in 39% (95% CI 18-60) of adolescents with HMB. CONCLUSION: Many diagnoses were associated with bleeding disorders and, therefore, warrant investigation when assessing a patient with HMB of unknown etiology. The causes are likely age dependent and should be considered when diagnosing HMB.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».