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Enregistrement W2048653481 · doi:10.1089/089277903765444294

Advances in Ureteral Stent Design

2003· review· en· W2048653481 sur OpenAlexaff
Darren Beiko, Bodo E. Knudsen, John D. Denstedt

Notice bibliographique

RevueJournal of Endourology · 2003
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStentUreterSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Ureteral stents are widely used in patients with urologic disorders. This review critically evaluates the recent literature, providing an update on advances in the development and design of stents. METHODS: A thorough MEDLINE and PubMed literature search on ureteral stents was performed, and all pertinent articles were reviewed in detail. This review was formulated on the basis of these articles, encompassing both basic science and clinical aspects of advances in ureteral stent design. RESULTS: The advances in development and design have been directed primarily toward decreasing stent-related morbidity such as discomfort, bladder irritability, infection, encrustation, and the need for an additional cystoscopic procedure to remove the stent. In recent years, there have been many significant advances in the design of ureteral stents, including tapered distal ends, and construction, such as magnetic, biodegradable, and tissue-engineered materials. CONCLUSIONS: There are many different bulk materials and coatings available for the manufacturing of ureteral stents, many of which are new. However, the ideal biomaterial has yet to be discovered. With ongoing research in this area, further advances in ureteral stent design will continue to improve outcomes for patients who require stents. Future advances are likely to include drug-coated stents, drug-eluting stents, and localized stenting techniques such as endoluminal gel paving.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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