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Enregistrement W1971433305 · doi:10.4103/1319-3767.145329

Efficacy of spyglass-guided electrohydraulic lithotripsy in difficult bile duct stones

2014· article· en· W1971433305 sur OpenAlexaff
AbdulrahmanM Aljebreen, OthmanR Alharbi, Nahla Azzam, Majid A. Almadi

Notice bibliographique

RevueSaudi Journal of Gastroenterology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGallbladder and Bile Duct Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLithotripsyBile ductLaser lithotripsyGeneral surgeryRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIMS: We aimed to evaluate the efficacy and safety of Spyglass-guided electrohydraulic lithotripsy (EHL) for difficult common bile duct stones (CBD) not amenable to conventional endoscopic therapy. DESIGN: A retrospective study evaluating the efficacy of Spyglass-guided EHL in treating difficult CBD stones, in a single tertiary care center. PATIENTS AND METHODS: All patients who underwent Spyglass-guided EHL from 2012 to 2013 were compared with a historical cohort who had ECSWL. RESULTS: A total number of 13 patients underwent Spyglass-guided EHL, 8 (61.5%) of them were males. The mean age was 46.5 ± 5.6 years. Bile duct clearance was achieved in 13 (100%) of them. Seventy-six percent required only one Endoscopic Retrograde Cholangiopancreatography (ERCP) to clear the CBD, 7.7% required two ERCPs, and 15.4% required three ERCPs. Adverse effects (cholangitis) occurred in one patient (10%), whereas only 30 patients (64.4%) of the ESWL group had complete CBD stone clearance. Thirty-seven percent required one ERCP to clear the CBD, 35.6% required two ERCPs, and 20% required three ERCPs. Adverse effects happened in seven (15.5%) patients, where five (11%) had cholangitis and two (4.4%) had pancreatitis. CONCLUSION: Although a retrospective design with a small sample size, we concluded that Spyglass-guided EHL is an effective procedure in treating difficult CBD stones.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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