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Enregistrement W4407412952 · doi:10.3390/siuj6010011

Therapeutic Options for Advanced Pelvic Organ Prolapse

2025· article· en· W4407412952 sur OpenAlexaffvenue
Béatrice Bouchard, Lysanne Campeau

Notice bibliographique

RevueSociété Internationale d’Urologie Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Advanced pelvic organ prolapse (POP) can have a significant impact on women’s health and quality of life (QoL). Several treatments, both conservative and surgical, can be offered to patients. These include vaginal pessaries, abdominal reconstructive surgeries, vaginal reconstruction, as well as obliterative procedures. Methods: This is a narrative review of the management of advanced POP using the PubMed, Google Scholar, and Cochrane databases. Results: Gellhorn pessaries are the most used space-occupying pessaries, with good long-term success rates. The only space-occupying pessaries that allow for self-management by the patient and that could be associated with prolapse reduction are cube pessaries. Laparoscopic sacrocolpopexy (L-SCP) is the gold standard for POP surgery. Other abdominal reconstructive procedures include sacrocervicopexy (SCerP) and laparoscopic lateral suspension (LLS). The two most common vaginal reconstructive techniques are sacrospinous ligament fixation (SSLF) and uterosacral ligament suspension (USLS). Both procedures have comparable success rates. Obliterative procedures include the total, Lefort, and Labhart colpocleisis. These procedures are ideal for women who do not wish to have intercourse or who cannot tolerate extensive surgical procedures. There is a general tendency towards uterine preservation when performing these surgeries. Conclusions: Several therapeutic options exist for advanced POP, and most of them are associated with good long-term success rates. Treatment should be chosen based on patient comorbidities and in the context of shared decision-making.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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