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Enregistrement W2013983554 · doi:10.1089/lap.2006.0027

Laparoscopic Nephrectomy in a Patient with Ankylosing Spondylitis: Surgical and Anesthetic Challenges

2007· article· en· W2013983554 sur OpenAlexaff
Raghuram Sampath, Bikram Raychaudhuri, Arun Sahai, Helena Scott, Prokar Dasgupta

Notice bibliographique

RevueJournal of Laparoendoscopic & Advanced Surgical Techniques · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryAnkylosing spondylitisNephrectomyPhysical examinationComplicationKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 55-year-old man with ankylosing spondylitis was referred with left sided loin pain, loin mass, and painless macroscopic hematuria. Physical examination revealed a palpable loin mass, fixed flexion deformity of the lumbar and cervical spines, with severely restricted cervical movement and mouth opening. An ultrasound and computed tomography scan confirmed a 7-cm solid mass in the left kidney. Following a multidisciplinary meeting he elected to undergo radical laparoscopic nephrectomy. An anesthetic opinion was sought in view of the expected difficulties with intubation. Mouth opening was restricted to 3 fingers and he was Mallampati grade 3 on airway examination. As the degree of spinal flexion deformity and restricted spinal movement was significant, the patient was placed in a lateral decubitus position, and surgery was performed using a transperitoneal approach. A five-port technique was employed and was carried out successfully with no complication. Operative time was 240 minutes and estimated blood loss was 700 mL. His postoperative inpatient stay was 4.5 days. Surgical margins were clear and the patient was disease-free at 2-year follow-up. Laparoscopic nephrectomy in a patient with ankylosing spondylitis is technically challenging for both the surgeon and the anesthetist, however, with the right preoperative planning, potential morbidity can be limited to ensure a good outcome for the patient.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 GPT0,285
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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