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Enregistrement W1990545462 · doi:10.5489/cuaj.11032

Endopyelotomy still has an important role in the management of ureteropelvic junction obstruction

2011· article· en· W1990545462 sur OpenAlexaffvenue
Dinesh Samarasekera, Ben H. Chew

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Urology and Nephrology Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUreteropelvic junctionMedicineGeneral surgeryHydronephrosisInternal medicineUrinary system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in endourology have lead to a change in the management of primary ureteropelvic junction obstruction (UPJO) over the past 25 years. Minimally invasive procedures (endopyelotomy and laparoscopic pyeloplasty) have replaced open pyeloplasty as the standard of care. The benefits of these procedures include less postoperative pain, shorter hospital stay, faster return to normal activities and less morbidity.1–3 Laparoscopic pyeloplasty produces success rates (90% to 100%) equivalent to open pyeloplasty and has a 10% to 15% higher success rate when compared to endopyelotomy (antegrade or retrograde).4–6 For these reasons, many urologists consider laparoscopic pyeloplasty the treatment of choice for primary UPJO; however, the technical challenges associated with laparoscopy and intracorporeal suturing have limited its widespread use. Therefore, although laparoscopic pyeloplasty has become the new standard of care, endopyelotomy remains an effective alternative first-line treatment for certain patients with primary UPJO, and can be easily performed by most urologists without the need for advanced laparoscopic training. Additionally, it is the treatment of choice for failed open or laparoscopic pyeloplasty and concomitant renal calculi. We present the case that endopyelotomy still has a role in the management of UPJO in select patients.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,196 · 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
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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