Standardizing the reporting of percutaneous nephrolithotomy complications
Notice bibliographique
Résumé
Accurate reporting of complications is an essential component to critical appraisal and innovation in surgery and specifically with percutaneous nephrolithotomy (PCNL). We review the evolution of complication reporting for PCNL and suggest future directions for innovation. A selective review was carried out using Pubmed. Key search terms and their combinations included percutaneous, anatrophic, nephrolithotomy, PCNL, complications, Clavien, Martin score, bleeding, bowel injury, perforation, fever, sepsis. The references from relevant papers and reviews as well as AUA and EAU guidelines were also scanned for inclusion. PCNL has become the procedure of choice for large renal stones owing to decreased morbidity over alternative procedures. Both common and rare complications have been described in large case series, small randomized controlled trials, and case reports in an unstandardized form. Although these reports have provided an informative starting point, a standardized complication reporting methodology is necessary to enable appropriate comparisons between institutions, time periods, or innovations in technique. The Clavien-Dindo grading system has become widely accepted in urology and has facilitated the study of PCNL complications. Future research should focus on adaptions of this system to render it more comprehensive and applicable to PCNL.
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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 | 0,138 | 0,405 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».