Pediatric Laparoscopic Pyeloplasty in a Referral Center: Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We present our first-year experience with pediatric transperitoneal laparoscopic dismembered pyeloplasty (TLDP) in a large referral center. PATIENTS AND METHODS: A chart review was conducted in 27 consecutive children (M:F 23:4) aged 4 to 17 years (mean 9.7 years) with ureteropelvic junction obstruction who underwent TLDP (21 on the left, 6 on the right) in 2005. The key steps implemented to facilitate and streamline this procedure were: (1) clamping the Foley catheter before surgery to distend the renal pelvis and facilitate the transmesenteric approach; (2) stabilizing the renal pelvis with a traction suture; (3) performing the dismembered pyeloplasty using a modified double-armed suture; and (4) placing the ureteral stent percutaneously antegrade before completing the anastomosis. Operative time, hospital stay, complications, and follow-up radiologic studies were reviewed. RESULTS: The TLDP was performed with no open conversions. Crossing vessels and horseshoe kidney were present in 8 patients and 2 patients, respectively. The mean operative time was 221 minutes. Stent insertion was successful in all but one patient. Postoperative pain management was successful in all 27 patients. There were 4 postoperative complications (14.8%) consisting of prolonged leakage in two, obstruction in one, and obstruction with pyelonephritis in one. These last two complications occurred early in our experience and were treated successfully by percutaneous nephrostomy with subsequent retrograde endopyelotomy. The average hospital stay was 2.1 days (range 1-4 days). Radiologic studies 8 to 20 months after removal of the Double-J stents showed reduction of the degree of hydronephrosis in all patients. CONCLUSION: Our 1-year experience with TLDP gave us the opportunity to implement key steps to establish a standardized technique for this procedure. Although the follow-up period was short, most complications occurred early in this series, demonstrating that a learning curve is inevitable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».