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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 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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0000,000

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 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

Citations29
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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