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Enregistrement W7162038998 · doi:10.82308/2951

Surgery versus collagen to treat female stress urinary incontinence : physician beliefs and requirements for treatment & a modeled cost-effectiveness analysis

2000· dissertation· en· W7162038998 sur OpenAlexaboutno aff
Mark Oremus

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrinary incontinenceRandomized controlled trialComplicationStress incontinenceUrinary systemClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Surgery Collagen Incontinence Trial (SCIT) is a randomized controlled trial evaluating the comparative efficacy of surgery versus collagen injection to treat female stress urinary incontinence (SUI). This thesis investigated two issues from SCIT: (1) the trial investigators' use of a consensus estimate that assumed collagen would be preferred as a first line treatment if it was at most 20% less efficacious than surgery; and (2) the cost-effectiveness of surgery and collagen. A physician survey was conducted to help verify the SCIT investigators' consensus estimate. Respondents on average believed surgery was more efficacious than collagen, and they generally had stronger beliefs in the ability of surgery to meet their requirements for remaining the first line treatment for SUI. However, on average, respondents indicated a willingness to use collagen if it was at most approximately 23% less efficacious than surgery. The survey also provided baseline data for future research into how SCIT's results may or may not play a role in changing the views of clinicians. The cost-effectiveness analysis was based on a risk-benefit model (decision-tree) that delineated the success rates, side-effects and complication rates of both surgery and collagen. Probabilities from the physician survey and the published literature were used in the model. Collagen was found to be less costly than surgery, but also less efficacious. Until more is known about collagen's long-term durability, the injection material will probably not gain coverage under Canada's provincial health insurance plans.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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