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Enregistrement W1490656622 · doi:10.1111/j.1600-6143.2010.03137.x

Successful Salvage of Kidney Allografts Threatened by Ureteral Stricture Using Pyelovesical Bypass

2010· article· en· W1490656622 sur OpenAlexafffund
Raed A. Azhar, Mazen Hassanain, Murad Aljiffry, Saad Aldousari, Tatiana Cabrera, Sero Andonian, Peter Metrakos, Maurice Anidjar, Steven Paraskevas

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal and Vascular Pathologies
Établissements canadiensRoyal Victoria HospitalMcGill University Health CentreRoyal Victoria Regional Health Centre
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésMedicineSurgeryUrinary systemTransplantationComplicationRefractory (planetary science)Renal functionKidneyUrologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ureteral stricture is the most common urologic complication after renal transplantation. When endourologic management fails, open ureteral reconstruction remains the standard treatment. The complexity of some of these procedures makes it necessary to explore other means of repair. This study evaluated the intermediate-term outcome of subcutaneous pyelovesical bypass graft (SPBG) on renal transplant recipients. We reviewed 8 patients (6 male and 2 female; mean age 52 years) with refractory ureteral strictures postrenal transplantation, who received SPBG as salvage therapy. All patients failed endourologic management and half failed open management of their strictures. After a mean follow-up of 19.4 months, 7 out of 8 renal grafts have good function with mean GFR of 58.5 mL/min/1.73 m(2), without evidence of obstruction or infection. One patient lost his graft due to persistent infection of the SPBG and one patient developed a recurrent urinary tract infection managed with long-term antibiotics. SPBG offers a last resort in the treatment of ureteral stricture after renal transplantation refractory to conventional therapy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations29
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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