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Enregistrement W4408906917 · doi:10.5603/gpl.101432

Current approach to the use of transvaginal mesh systems in pelvic organ prolapse

2025· review· en· W4408906917 sur OpenAlexaboutno aff
Monika Pycek, Justyna Zarzecka, Wojciech Majkusiak, Ewa Barcz, Aneta Zwierzchowska

Notice bibliographique

RevueGinekologia Polska · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgical meshOrgan systemCurrent (fluid)SurgeryHerniaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pelvic organ prolapse (POP) involves the descent of vaginal walls, uterus, or vaginal apex. Traditional native tissue repair techniques, while low in complications, exhibit significant relapse rates. To enhance durability of surgical repair, synthetic mesh systems were adopted. However, early generations faced complications such as vaginal mesh exposure and dyspareunia, leading to critical reevaluation and regulatory actions. The Food and Drug Administration issued first warning in 2008 and reclassified mesh as high-risk in 2016, banning it for transvaginal anterior compartment prolapse in 2019. European and Canadian regulations similarly increased scrutiny, with prominent professional organizations and regulatory bodies endorsing limited use and thorough counseling. Subsequent innovations introduced lighter mesh systems with sacrospinous ligament fixation, which improved anatomical outcomes and reduced adverse effects. Recent studies on these systems demonstrate promising success rates, with notable reductions in prolapse recurrence and improved quality of life. Given these developments, current perspectives advocate for selective use of advanced mesh systems in POP surgery, emphasizing rigorous patient selection, informed consent, and meticulous surgical technique. This careful approach, as opposed to a categorical ban, aims to balance the therapeutic benefits with potential risks, ensuring optimized patient outcomes in POP management.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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