COLLAGEN INJECTION FOR TREATMENT OF URINARY INCONTINENCE IN CHILDREN
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We assess the success rate of periurethral collagen injection in children with neurogenic bladder dysfunction secondary to myelomeningocele. MATERIALS AND METHODS: From 1992 to 1998, 15 male and 5 female patients with spina bifida (age 13.3 +/- 3.8 years) underwent endoscopic collagen injection for the treatment of urinary incontinence secondary to sphincter deficiency. Mean followup was 4.2 years. Pretreatment urodynamic study showed a stable compliant bladder with an average leak point pressure of 52 cm. H2O (range 23 to 100). Concurrent medical management included anticholinergics in 15 cases, agonists in 3, and clean intermittent catheterization in 16. Five patients had undergone previous ileocystoplasty. RESULTS: Collagen injections were given with the patient under general anesthesia. The number of injections was 1 in 5 cases, 2 in 11, 3 in 3, and 4 in 1. Average collagen volume injected per treatment was 6.6 cc (range 2 to 13). All patients were evaluated on a subjective continence scale of no change (wet), improved or completely dry at the time of assessment. Of the 20 patients, 16 had no change, 3 showed improvement and 1 was dry. Initial improvement in the first 2 months after injection deteriorated thereafter in 16 cases. CONCLUSIONS: The previously reported high success rate of collagen injection is not supported by this study. With long-term followup collagen injection is rarely effective for treating urinary incontinence in children with neurogenic sphincter deficiency.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».