O manejo dos sangramentos uterinos anormais em pacientes em idade reprodutiva: The management of abnormal uterine bleeding in patients of reproductive age

O sangramento uterino anormal refere ao sangramento uterino de quantidade, duração ou cronograma anormal, pode ser causado por patologia estrutural uterina ou causas não uterinas. As definições padrão de sangramento menstrual normal e anormal são devido às anormalidades na frequência, tais como sangramento menstrual frequente refere-se a períodos que começam em intervalos <24 dias, sangramento menstrual infrequente refere-se a períodos que começam em intervalos >38 dias, ausência de menstruação é amenorreia primária (ausência de menarca aos 15 anos) ou secundária (ausência de sangramento menstrual espontâneo por seis meses em uma paciente que teve sangramento menstrual anteriormente).   As pacientes com sangramento uterino anormal devem ter história e exame físico completos, informações sobre a frequência, duração e volume do sangramento uterino, bem como a presença de sintomas associados e fatores precipitantes. A gravidez deve ser excluída em todas as pacientes.  As pacientes com sangramento menstrual intenso geralmente são submetidas a exames de imagem pélvica para avaliar lesões estruturais, um hemograma completo e medição do nível de ferritina. Os laboratórios adicionais são solicitados se houver suspeita de um distúrbio hemorrágico, como doença de von Willebrand ou endócrino, como hipotireoidismo. A amostragem endometrial é realizada para pacientes com obesidade ou outros fatores de risco para hiperplasia ou carcinoma endometrial.&nbsp

Ranking in evolving complex networks

Complex networks have emerged as a simple yet powerful framework to represent and analyze a wide range of complex systems. The problem of ranking the nodes and the edges in complex networks is critical for a broad range of real-world problems because it affects how we access online information and products, how success and talent are evaluated in human activities, and how scarce resources are allocated by companies and policymakers, among others. This calls for a deep understanding of how existing ranking algorithms perform, and which are their possible biases that may impair their effectiveness. Many popular ranking algorithms (such as Google’s PageRank) are static in nature and, as a consequence, they exhibit important shortcomings when applied to real networks that rapidly evolve in time. At the same time, recent advances in the understanding and modeling of evolving networks have enabled the development of a wide and diverse range of ranking algorithms that take the temporal dimension into account. The aim of this review is to survey the existing ranking algorithms, both static and time-aware, and their applications to evolving networks. We emphasize both the impact of network evolution on well-established static algorithms and the benefits from including the temporal dimension for tasks such as prediction of network traffic, prediction of future links, and identification of significant nodes