Additional file 2 of Quality of life and symptoms of pain in patients with endometriomas compared to those with other endometriosis lesions: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 2: Table S1. Frequency and percentage of endometriosis subtypes in the study sample. Table S2. Number and size of endometriomas in participants with surgical diagnosis. Figure S1. Subgroup analyses of mean difference in superficial dyspareunia intensity of patients with endometrioma compared to those with other types of endometriosis regarding potential modification factors. Figure S2. Subgroup analyses of mean difference in chronic pelvic pain intensity of patients with endometrioma compared to those with other types of endometriosis regarding potential modification factors. Figure S3. Subgroup analyses of mean difference in deep dyspareunia intensity of patients with endometrioma compared to those with other types of endometriosis regarding potential modification factors. Figure S4. Subgroup analyses of mean difference in lower back pain intensity of patients with endometrioma compared to those with other types of endometriosis regarding potential modification factors. Figure S5. Subgroup analyses of mean difference in dysmenorrhea intensity of patients with endometrioma compared to those with other types of endometriosis regarding potential modification factors. Figure S6. Subgroup analyses of mean difference in dyschezia intensity of patients with endometrioma compared to those with other types of endometriosis regarding potential modification factors. Figure S7. Impaired quality of life and severe pain symptoms of patients with endometriomas compared to those with other lesions of endometriosis.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,487 | 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 ».