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Enregistrement W4413109466 · doi:10.1093/pch/pxaf064

A retrospective review of diagnosis and management of heavy menstrual bleeding and co-morbidities in patients seen in Young Women’s Blood Clinic

2025· article· en· W4413109466 sur OpenAlexaffabout
D K Desai, M. Joshi, Riddhi Upadhyay, Dustin Costescu, Mihir D. Bhatt

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUterine Myomas and Treatments
Établissements canadiensMcMaster Children's HospitalMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMenstrual bleedingRetrospective cohort studyIntensive care medicineObstetricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The prevalence of heavy menstrual bleeding (HMB) is estimated as high as 37% in adolescents and is associated with co-morbidities, such as bleeding disorders (BD), iron deficiency anemia (IDA) and mood disorders. The Young Women's Blood Clinic (YWBC) is a multidisciplinary clinic in Hamilton, Ontario staffed with a gynaecologist, hematologist and nurse to provide diagnosis and management of HMB. This study was conducted to evaluate the diagnosis and management of HMB along with co-morbidities such as BD and IDA in adolescents seen at YWBC. Methods: This is a retrospective cohort study between July 2017 and June 2021. Patient records were reviewed for demographics, laboratory parameters, management plans and outcomes. Results: One hundred and three new patients with HMB were seen in the monthly YWBC during the study period. Four patients were referred with pre-existing BDs (2 von Willebrand Disease (vWD), 1 factor XI deficiency, 1 factor VII deficiency), while 4/101 (3.9%) were newly diagnosed (4 vWD). On presentation, 38 (36.9%) had IDA, while 43 patients (41.7%) had iron deficiency (ID) alone. Sixty-eight patients were treated with oral iron, while 13 required IV iron and 15 required blood transfusions. Oral contraceptive pills are the most common management option for patients diagnosed with and without BDs. Fifty-five point eight percent of patients reported improvement in HMB after 1st line treatment, 12.8% with 2nd line, 11.6% with third line or more, while 26.7% of patients reported ongoing HMB or had missing data. Conclusion: HMB can be debilitating and requires coordinated multidisciplinary care to diagnose and manage adequately.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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