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Enregistrement W4414082639 · doi:10.1002/ijgo.70522

Developing the <scp>FIGO</scp> ‐ <scp>IPPS</scp> “R U <scp>MOVVING SOMe</scp> ” classification system for female chronic pelvic pain

2025· article· en· W4414082639 sur OpenAlexaff
Georgine Lamvu, Juan Diego Villegas‐Echeverri, Catherine Allaire, Sawsan As‐Sanie, Jorge F. Carrillo, Susan Khalil, Andrew W. Horne, Alexander Wang, Malcolm G. Munro

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Gynecology & Obstetrics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometriosis Research and Treatment
Établissements canadiensBritish Columbia Centre of Excellence for Women's HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodLikert scaleDelphiMultidisciplinary approachPelvic painNominal groupPsychosocialScale (ratio)Nominal group technique

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal was to develop a pragmatic classification system for conditions associated with chronic pelvic pain (CPP), aiming to enhance diagnosis, management, education, and research of CPP. An international, multidisciplinary panel participated in a modified RAND/UCLA Delphi consensus. This panel included healthcare professionals, medical society representatives, experts, individuals with lived experience of pain, advocacy groups, researchers, educators, and journal editors. The Delphi process comprised three rounds: two online surveys and one virtual meeting. Participants scored their agreement with statements using a 9-point Likert scale (1 = strongly disagree, 9 = strongly agree). A priori criteria for consensus were defined as follows: agreement, a mean score ≥7 with <15% scoring ≤3; disagreement, a mean score ≤3 with <15% scoring ≥7. Responses not meeting these criteria were considered indeterminate and advanced for further refinement in subsequent rounds. In round 1, 65 of 77 (84.4%) stakeholders participated; round 2 consisted of responses from 54 (70.1%) stakeholders, and 34 (44.2%) stakeholders engaged in round 3. The Delphi process yielded broad consensus on the definition of CPP and a corresponding classification system with the acronym R U MOVVING SOMe. This novel system comprises 12 categories: Reproductive, Urinary, Musculoskeletal, Other (not otherwise classified), Vulvovaginal, Vascular, Idiopathic (no pain contributor identified), Neurologic, Gastrointestinal, Sensitization/Nociplastic, Overlapping pain conditions, and Mental health. The R U MOVVING SOMe classification system represents a significant step towards a standardized framework for evaluating CPP. The high level of engagement and consensus among a diverse group of international stakeholders underscores its future potential to improve communication, clinical practice, education, and research in this challenging field.

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)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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