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Enregistrement W2029588151

Mesh Plug Migration After a Robotic Inguinal Hernia Repair

2013· article· en· W2029588151 sur OpenAlexvenueno aff
Jasneet Singh Bhullar, Ravi N Kapadia, Sumet Silapaswan

Notice bibliographique

RevueJournal of Current Surgery · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHernia repair and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGroinInguinal herniaSurgeryInguinal canalProstatectomyHernia repairHerniaPelvisGeneral surgeryProstateCancer
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Even though inguinal hernia repairs are one of the most common surgery but the techniques have been evolving over the years. The evolution has been from open to minimally invasive surgery. Recently r obotic surgery has gained popularity and is now well accepted for surgeries of the pelvis and the prostate. Inguinal hernias are detected in 20-30% of patients undergoing robotic radical prostatectomy, and are concomitantly repaired. A 50-year-old male presented with a non reducible groin mass. He had a prior history of a robotic prostatectomy with a concurrent mesh plug repair of direct inguinal hernia repair three years ago . Preoperative workup revealed mesh plug migration and intra operatively, it was noted that the robotically placed pre-peritoneal mesh plug had migrated through the internal ring into the inguinal canal. Excision of the plug with an open mesh repair of the inguinal hernia was done. A high degree of suspicion helped in correct management of the patient. When dealing with a patient with a prior history of robotic pelvic surgery who presents with a groin mass, mesh migration should be a part of the differential diagnosis. Pre-operative imaging in this select group of patients can aid in making the correct diagnosis and management plan. To the best of our knowledge this is the first report of a mesh plug migration after a robotic inguinal hernia repair. doi: http://dx.doi.org/10.4021/j cs186 w

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
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
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeÉtude de cas
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
Publié2013
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Résumé présentoui

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