OPTIMAL PREVENTION AND MANAGEMENT OF PROXIMAL URETERAL STENT MIGRATION AND REMIGRATION
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We evaluated issues associated with proximal ureteral stent migration and remigration, including causes and management, and the predictability of ureteral length. MATERIALS AND METHODS: All proximal ureteral stent migrations that occurred from January 1997 to March 2000 were reviewed. Characteristics and treatment of the 33 patients with proximal ureteral stent migration were compared with those of 66 randomly selected controls who did not have stent migration. We also analyzed a subgroup of 6 cases of remigration. RESULTS: Of the ureteral stents 2% migrated proximally. Mean height was greater in patients with versus without a migrated stent (p = 0.028). The stent-to-ureter length ratio was lower in the migrated than in the nonmigrated group (p <0.0001). Patient height and side of migration were significant predictors of ureteral length (R2 = 0.3511, p <0.0001 and 0.0007, respectively). Of the patients who required continued ureteral stenting migrated stent management included placement of a longer stent in 9 (group 1) and a stent of equal length in 4 (group 2), and repositioning of the original stent in 4 (group 3). There was no remigration in group 1. However, migration recurred in 2 patients in group 2 (50%) and in all 4 in group 3 (100%). CONCLUSIONS: Proximal migration occurs when a stent is too short for the ureter. We recommend that ureteral length should be measured directly from an x-ray to select the optimal stent length. If it is necessary to continue stenting a ureter after migration has been detected, a longer stent should be placed.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».