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Enregistrement W4413889958 · doi:10.1016/j.jogc.2025.103085

A Self-Selection Validation Study of the Uresta Bladder Support

2025· article· en· W4413889958 sur OpenAlexafffundvenue
Scott A. Farrell, Kenneth Gillespie, Stephane Foulem, Stephanie Lagacé

Notice bibliographique

RevueJournal of Obstetrics and Gynaecology Canada · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensHorizon Health NetworkDalhousie University
Organismes subventionnairesFondation de la recherche en santé du Nouveau-Brunswick
Mots-clésMedicineSelection (genetic algorithm)GynecologyMedical physicsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: When a medical device is available over the counter, the ability of a consumer to correctly self-select to use the device, independent of guidance from a health care professional, is essential and important. This study was undertaken to evaluate the self-selection process for the Uresta Bladder Support. METHODS: A total of 49 women were enrolled in this study. The results of a self-selection interview were validated by using a gynaecologic examination as the gold standard. RESULTS: The urinary continence diagnoses broke down as follows: continent 16 (33%), pure stress incontinence 18 (37%), mixed urinary incontinence 13 (27%), and pure urge incontinence 2 (4%). A total of 36 (73%) indicated that they would acquire the bladder support and use it, whereas 13 (27%) indicated that they would not choose to use the device based on their understanding of the device and their personal medical history. A total of 43 (88%) made a correct self-selection decision and 6 (12%) made an incorrect decision. Root cause analysis found that the residual risks associated with use of the Uresta Bladder Support in the over-the-counter context were acceptable and outweighed by the impact of the device on user's quality of life. CONCLUSIONS: Using the information provided on the external packaging of the Uresta Bladder Support, most users will make a correct self-selection decision regarding the use of the product to manage their incontinence symptoms.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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'admission3
Résumé présentnon

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