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Enregistrement W4404843738 · doi:10.1016/j.jtha.2024.11.014

Etiology and diagnosis of heavy menstrual bleeding among adolescent and adult patients: a systematic review and meta-analysis of the literature

2024· review· en· W4404843738 sur OpenAlexaff
Kyle J. Comishen, Meha Bhatt, Katie Yeung, Jehan Irfan, Ayesha Zia, Robert F. Sidonio, Paula James

Notice bibliographique

RevueJournal of Thrombosis and Haemostasis · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUterine Myomas and Treatments
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisEtiologyMenstrual bleedingMedicineSystematic reviewMEDLINEInternal medicineGynecologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,020
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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