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Record W7037069056

Day-surgeries for endometriosis in Canadian provinces

2023· other· en· W7037069056 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languageen
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicLepidoptera: Biology and Taxonomy
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité Laval
KeywordsPopulationBelgicaMedium termMaternal morbidity
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'endométriose est une maladie gynécologique courante qui présente un large éventail de symptômes et touche environ 5 à 10 % des femmes en âge de procréer. La plupart des patientes doivent subir une intervention chirurgicale pour traiter la maladie. Deux cohortes rétrospectives de femmes subissant une chirurgie d'un jour pour une endométriose ont été menées pour 1) évaluer la tendance et la variation régionale des chirurgies d'un jour pour l'endométriose, 2) identifier les complications périopératoires associées aux types de chirurgies et leur tendance temporelle et variation régionale, et 3) évaluer les déterminants possibles des complications périopératoires. Nous avons mené une étude de cohorte rétrospective de 16 982 patients ayant subi une chirurgie d'un jour pour endométriose en utilisant les données administratives canadiennes du Système national d'information sur les soins ambulatoires (SNISA) maintenu par l'Institut canadien d'information sur la santé (ICIS). La base de données comprend des données de 4 provinces (Ontario [ON], Alberta [AB], Nouvelle-Écosse [NÉ] and Île-du-Prince-Édouard [ÎPE], en ordre de proportion de la population rurale). Le taux de chirurgies d'un jour pour l'endométriose est resté approximativement constant à 80 à 90 cas pour 100 000 femmes en âge de procréer (valeur-p= 0,12) pendant la période d'étude. Le taux de chirurgies d'un jour était plus élevé dans les provinces à forte proportion de population rurale que dans la province à plus faible proportion de population rurale. Le taux global de complications périopératoires était de 6%. Après ajustement des caractéristiques de base, le risque de complications a diminué au fil du temps (RC comparant 2019 à 2015 : 0,84 ; 95% CI 0,73 to 0,98). Il y avait une variation régionale significative dans la fréquence des complications préopératoires, les taux de complications étant plus élevés dans les provinces ayant une proportion plus élevée de population rurale que dans celles ayant une proportion plus faible de population rurale après ajustement. En outre, l'âge, l'hystérectomie, l'endométriose de l'intestin, du système urinaire et des sites extra-pelviens, ainsi que les comorbidités augmentent la probabilité de complications. Au cours de la période d'étude, le taux de chirurgie d'un jour est resté stable, tandis que le taux de complications suite à ces chirurgies a diminué. Nous avons également observé des associations significatives entre des caractéristiques des patients, de leur maladie et du type d'intervention et les taux de complications. L'identification des variations régionales et des facteurs associés aux complications peut informer les patientes des risques associés à la chirurgie d'un jour dans leur contexte spécifique et contribuer à améliorer la qualité des soins par une reconnaissance précoce des patientes présentant un risque accru de complications.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.038
Threshold uncertainty score0.276

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.009
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes2
Has abstractyes

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