MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1991118388 · doi:10.5430/jbgc.v4n4p31

Percutaneous nephrostomy in women: an audit of more than 300 procedures

2014· article· en· W1991118388 sur OpenAlexvenueno aff
Anthony Kodzo-Grey Venyo, Christiana Oluwashola Fatola, Ali Khan

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Graphics and Computing · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyonephrosisMedicinePercutaneous nephrostomyNephrostomySepsisComplicationSurgeryUrinary systemPercutaneousNephrectomyInternal medicineKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background : Percutaneous nephrostomy (PCN) is inserted for a variety of causes in women and the associated complications should be known by clinicians. Aims : To audit PCN insertions undertaken in women in order to determine the outcome, complications and their management, the age distribution and causes/indications for the procedure. Methods : The PACS and the automated letter systems as well as the laboratory results of the patients were used to obtain the relevant data. Results : Two hundred and seventeen patients underwent 344 PCN insertions with 100% success, 19 patients had 30 complications. No significant hemorrhage developed with 0.9% moderates and minor hemorrhages which settled. There was no death and no severe sepsis. The ages ranged from 17 to 95 years. Nephrostomy tube blockage occurred in 11(3%) patients. The nephrostomy tube fell-out and were replaced in 7(2%). One case of UTI was encountered. There most common indications for the PCN insertions were urinary tract calculi, transitional cell carcinoma of bladder, cervical carcinoma, urosepsis, pyonephrosis, and pregnancy. Conclusions: PCN insertion can be carried out safely in women of all ages including very old patients. The complication rate in our experience is low. Radiology departments should have trained radiologists capable of inserting nephrostomies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Biomedical Graphics and ComputingMême sujetUrological Disorders and TreatmentsTravaux en français237 207