Prediction of ischemic pain following uterine artery embolization for fibroids
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To identify predictive factors for ischemic pain following uterine artery embolization (UAE) for treatment of uterine fibroids. Study design. A retrospective analysis of patients undergoing UAE in a prospective single arm trial, the Ontario Uterine Fibroid Embolization Study. Patients were classified into low and high pain groups. Multivariate logistic regression (LR), using a forward stepwise approach, was used to identify predictors of high pain (HP) after UAE. Results. The variables found to be related to HP in univarite LR were age <40 years, patients without children, currently employed, uterine size ≥1001 cm3 and dominant fibroid size ≥500 cm3. The final model predicts that patients <40 years (OR = 1.95, p < 0.01), with a dominant fibroid size ≥500 cm3 (OR = 1.63, p = 0.06), and/or who currently are employed (OR = 1.79, p = 0.04) have higher odds of experiencing HP after UAE. Conclusion. Patients who are younger than 40 years, have fibroids size larger than 500 cm3, and/or are currently employed have a higher likelihood of experiencing HP after the UAE procedure. The model needs to be validated in future studies.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».