CT scanning for diagnosing blunt ureteral and ureteropelvic junction injuries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Blunt ureteral and ureteropelvic (UPJ) injuries are extremely rare and very difficult to diagnose. Many of these injuries are missed by the initial trauma evaluation. METHODS: Trauma registry data was used to identify all blunt trauma patients with ureteral or UPJ injuries, from 1 April 2001 to 30 November 2006. Demographics, injury information and outcomes were determined. Chart review was then performed to record initial clinical and all CT findings. RESULTS: Eight patients had ureteral or UPJ injuries. Subtle findings such as perinephric stranding and hematomas, and low density retroperitoneal fluid were evident on all initial scans, and prompted delayed excretory scans in 7/8 cases. As a result, ureteral and UPJ injuries were diagnosed immediately for these seven patients. These findings were initially missed in the eighth patient because significant associated visceral findings mandated emergency laparotomy. All ureteral and UPJ injuries have completely healed except for the case with the delay in diagnosis. CONCLUSION: Most blunt ureteral and UPJ injuries can be identified if delayed excretory CT scans are performed based on initial CT findings of perinephric stranding and hematomas, or the finding of low density retroperitoneal fluid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».