The Role of Uterine Preservation at the Time of Pelvic Organ Prolapse Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to synthesize the current literature and provide surgeons with data to inform counseling of eligible patients for uterine-preserving prolapse surgery (UPPS). METHODS: We compared UPPS to similar techniques incorporating hysterectomy, including native-tissue repairs by vaginal, laparoscopic, or open approach; mesh-reinforced repairs by vaginal, laparoscopic, or open approach; obliterative repairs; and the Manchester procedure. Reviewed outcomes include surgical and patient-reported outcomes, complications, uterine pathology, and sexual function. We conducted a structured literature search of English language articles published 1990-2023, combining MeSH terms for pelvic organ prolapse and UPPS. Data were categorized by procedure and approach, and evaluated to provide recommendations and strength of evidence based on group consensus. RESULTS: Patient counseling on prolapse surgery should follow a benefit/risk assessment related to techniques that preserve the uterus. The discussion should include the benefits of hysterectomy for cancer detection and prevention and acknowledgment that patients should continue cervical cancer screening and evaluation of abnormal uterine bleeding following UPPS. The rate of hysterectomy after UPPS is low and most commonly for recurrent prolapse. If cervical elongation is present, trachelectomy should be considered at the time of UPPS. There is no difference in sexual function between UPPS and prolapse repair with hysterectomy. Data on pregnancy outcomes following UPPS are limited. CONCLUSIONS: Uterine-preserving prolapse surgery should be a surgical option for all patients considering surgical treatment for symptomatic pelvic organ prolapse unless contraindications exist. Uterine-preserving prolapse surgery should be offered using an individualized benefit and risk discussion of both approaches to help patients make an informed decision based on their own values.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».