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Enregistrement W1811601526 · doi:10.5489/cuaj.2319

Technical feasibility of robot-assisted laparoscopic radical prostatectomy in renal transplant recipients: Results of a series of 12 consecutive cases

2015· article· en· W1811601526 sur OpenAlexvenueno aff
Q. Le Clerc, Emilie Lecornet, Grégoire Léon, J. Rigaud, Pascal Glémain, Julien Branchereau, Georges Karam

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstatectomyPerioperativeUrologySurgeryRenal transplantCreatinineNephrologyProstateTransplantationInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We evaluate the technical feasibility of robotic prostatectomy in renal transplant recipients. METHODS: We retrospectively analyzed preoperative and perioperative settings, as well as functional and oncologic results of 12 patients operated on between 2009 and 2013. Prostatectomy was performed via a transperitoneal approach without any changing in the ports position. The average age was 61.92 ± 2.98 years. The period between transplant and the diagnosis of adenocarcinoma was 79.7 months. The mean PSA was 7.34 ng/mL (range: 4.9-11). RESULTS: The operative time was 241.3 ± 35.6 minutes with only one conversion and one transfusion. The intervention was difficult due to adhesions on the side of the graft in 50% of cases. There was a case of obstructive acute renal failure resulting from a hematoma of the Retzius treated by percutaneous nephrostomy at D20. There was a majority of pT2c (72.7%), including 3 positive margins (27.3%) and 2 biochemical relapses treated with radiotherapy and hormonotherapy, respectively. The end point prostate-specific antigen was undetectable. There was no significant difference between preoperative and J7 creatinine (p = 0. 22). CONCLUSIONS: Robotic prostatectomy in renal transplant recipients is a safe technique with no serious effects on the allograft.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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