MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7055713862

Describing the Patient Journey of Women with Claims for Uterine Fibroids and Heavy Menstrual Bleeding Using a Commercial Database (2011–2020)

2023· article· en· W7055713862 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUterine fibroidsHysterectomyHormonal therapyRetrospective cohort studyMenstrual bleedingUterine cancerMEDLINE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sanjay K Agarwal,1 Michael Stokes,2 Tiffany Kung,3 Rong Tilney,2 Cassandra Lickert3 1UC San Diego, La Jolla, CA, USA; 2Evidera, St. Laurent, Quebec, Canada; 3Myovant Sciences, Inc (now known as Sumitomo Pharma America, Inc), Marlborough, MA, USACorrespondence: Cassandra Lickert, Sumitomo Pharma America, Inc, 4 Waterford Drive, Marlborough, MA, 01752, USA, Tel +1 (708) 214-1007, Email Cassandra.lickert@us.sumitomo-pharma.comIntroduction: This retrospective database claims analysis describes the clinical characteristics and treatment patterns of commercially insured United States women with uterine fibroids (UF) and heavy menstrual bleeding (HMB).Methods: Women age 18– 55 years with an incident UF diagnosis (index date) between 1/1/2012 and 12/31/2019 and ≥ 1 claim for HMB (UF-HMB), were identified from the Optum® Clinformatics® database. Outcomes included clinical characteristics, pharmacologic therapy use, and surgeries/procedures. Regression models were used to identify factors associated with time to post-diagnosis hormonal therapy and hysterectomy.Results: A total of 85,428 women had UF-HMB (mean [SD] age, 43.7 [6.4] years). The median follow-up was 3.2 years. After HMB, the most common symptoms were pelvic pressure/pain (27.6%) and backache (17.5%). Within 6 months of UF diagnosis, 40.2% of patients had received only pharmacologic therapy; 25.5% had received no treatment; 24.3% had a hysterectomy, and 10.0% had other procedures. By the end of follow-up, 50.0% had received a hysterectomy. Multiple factors were predictive of a higher likelihood of receiving hormonal therapy (geographic region, infertility, pre-index pregnancy) or hysterectomy (older age, prior hormonal treatment, specific bulk symptoms, White race).Conclusion: Within 6 months of UF diagnosis, fewer than one-half of women with UF-HMB had received hormonal therapy, one-quarter received no treatment, and one-quarter had received a hysterectomy or another gynecologic procedure. Patients who received a hysterectomy were more likely to be older, White, and to have bulk symptoms.Keywords: uterine fibroids, leiomyoma, heavy menstrual bleeding, menorrhagia

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)0,005
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,298
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,173 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)Même sujetLaser Design and ApplicationsTravaux en français237 207