Uterine fibroids — why you should choose tailored therapies based on the joint decision of the physician and the patient
Notice bibliographique
Résumé
Uterine fibroids (UFs) are the most common benign tumors of the myometrium, affecting up to 70% women by age 50. Although many cases remain asymptomatic, symptomatic UFs can significantly reduce quality of life through excessive bleeding, anemia, pelvic pain, infertility, and obstetric complications. Despite the availability of various conservative treatments - including pharmacotherapy, uterine artery embolization, and ultrasound thermoablation - surgical interventions, particularly hysterectomy, remain the dominant approach in many countries. This discrepancy between evidence-based recommendations and routine practice highlights the persistence of a paternalistic model of care, where patients are often excluded from treatment decisions and not informed about alternatives. Emerging concepts such as shared decision making (SDM) and personalized therapy emphasize the need to adapt treatment plans to each woman's clinical profile, reproductive goals, and preferences. SDM fosters trust, better adherence to therapy, and improved acceptance of complications by actively involving patients in choosing their care. The development of modern pharmacological options, like GnRH analogs, further expands possibilities for effective, reversible, fertility-preserving treatments. A paradigm shift toward patient-centered, individualized management is essential to address ethical challenges, reduce unnecessary hysterectomies, and improve outcomes. Implementing SDM and expanding access to conservative therapies require systemic changes in reimbursement, training, and patient education to ensure that care focuses not only on the disease but on the woman as a whole.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».