Facteurs de risque modifiables de cystite récidivante chez la femme non ménopausée
Bibliographic record
Abstract
Contexte. La cystite est une pathologie fréquente chez la femme. Une femme sur deux présentera une cystite au cours de sa vie. Afin de limiter le risque de récidive, les médecins généralistes devraient diffuser des messages de prévention consensuels, de niveau de preuve suffisant. Objectif. Le but de cette étude était d’identifier dans la littérature les facteurs de risque modifiables de récidive d’une cystite sans risque de complication, chez la femme de plus de 18 ans non ménopausée. Méthodes. Revue systématique de la littérature réalisée selon les critères PRISMA, à partir de la base de données PubMed, sans restriction de date jusqu’en février 2021, pour des études en langue anglaise. La population étudiée était les femmes de plus 18 ans non ménopausées présentant une cystite sans risque de complication contractée dans la communauté. Les études sélectionnées devaient présenter un test statistique attestant de la significativité du facteur de risque. La qualité des études a été évaluée à partir des grilles Newcastle-Ottawa Quality Assessment et Consort. Résultats. Parmi les 2 454 études identifiées, 35 ont été incluses. Trentedeux d’entre elles avaient un niveau de preuve faible à modéré. Les principaux facteurs de risque identifiés étaient la fréquence des rapports sexuels, l’utilisation de diaphragmes, l’utilisation de spermicides. Les principaux facteurs protecteurs étaient l’hydratation et les mictions post-coïtales. Conclusion. Les facteurs de risque modifiables de contracter une cystite récidivante apparaissent peu nombreux, ce qui devrait permettre une simplification des messages de prévention. De nouvelles recherches prospectives sont nécessaires pour confirmer ou infirmer certains facteurs apparus dans des études de faible niveau de preuve.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.025 | 0.101 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".