Systematic review of patient-specific predictors of pain improvement to endometriosis surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: \nUp to 28% of endometriosis patients do not get pain relief from therapeutic laparoscopy but this subgroup is not defined. \n \nOBJECTIVES: \nTo identify any prognostic patient-specific factors (such as but not limited to patients’ type or location of endometriosis, sociodemographics and lifestyle) associated with a clinically meaningful reduction in post-surgical pain response to operative laparoscopic surgery for endometriosis. \n \n \nSEARCH STRATEGY: \nPubMed, Cochrane and Embase databases were searched from inception to 19th May 2020 without language restrictions. Backward and forward citation tracking was used. \n \n \nSELECTION CRITERIA, DATA COLLECTION AND ANALYSIS: \nCohort studies reporting prognostic factors, along with scores for domains of pain associated with endometriosis before and after surgery, were included. Studies that compared surgeries, or laboratory tests, or outcomes without stratification were excluded. Results were synthesised but variation in study designs and inconsistency of outcome reporting precluded us from doing a meta-analysis. \n \nMAIN RESULTS: \n \nFive studies were included. Quality assessment using the Newcastle Ottawa Scale graded three studies as high, one as moderate and one as having a low risk of bias. \n \nFour of five included studies separately reported that a relationship exists between more severe endometriosis and stronger pain relief from laparoscopic surgery \n \nCONCLUSION: \nCurrently there are few studies of appropriate quality to answer the research question. We recommend future studies report core outcome sets to enable meta-analysis. \n \nFUNDING: \nNIHR PB-PG-0317-20018 \n \n \nPROSPERO: \nCRD42018108604
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».