Imaging-Based Approach to Venous-Origin Chronic Pelvic Pain
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pelvic pain (CPP) is a debilitating condition affecting up to 26% of women worldwide. Among its many causes, pelvic venous disorders (PeVD) is increasingly recognized as an underdiagnosed contributor, often overlooked due to its non-specific presentation. PeVD results from venous reflux, or obstruction, leading to venous hypertension, congestion, and chronic pain. Advanced imaging techniques play a pivotal role in diagnosing PeVD, differentiating it from other etiologies of CPP. Ultrasound, particularly Doppler imaging, serves as the firstline modality for assessing venous reflux and dilation. Computed tomography and magnetic resonance venography provide detailed anatomical and haemodynamic evaluations, aiding in the identification of compressive syndromes and collateral pathways. Selective venography remains the gold standard, offering real-time visualization of reflux severity and guiding minimally invasive interventions such as venous embolization. Despite these advances, PeVD remains underrecognized in clinical practice, leading to delays in diagnosis and management. Increased awareness and standardized diagnostic criteria are crucial for improving patient outcomes. A multidisciplinary approach incorporating radiologists, gynecologists, and vascular specialists is essential for the comprehensive evaluation and treatment of PeVD. Emerging therapies, including endovascular techniques, offer promising options for symptom relief, reducing the need for invasive surgical procedures. This review highlights the pathophysiology, imaging modalities, and evolving management strategies for PeVD, emphasizing the importance of early recognition and intervention in patients with CPP.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».