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Enregistrement W2079869446 · doi:10.5489/cuaj.1806

Flexible ureteroscopic renal stone extraction during laparoscopic ureterolithotomy in patients with large upper ureteral stone and small renal stones

2014· article· en· W2079869446 sur OpenAlexvenueno aff
Myung Ki Kim, Jae Hyung You, Young Gon Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChonbuk National University HospitalChonbuk National University
Mots-clésUreteroscopyMedicineSurgeryLaparoscopyRenal stoneUreterUrologyUrinary systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We describe laparoscopic ureterolithotomy with renal stone extraction using a stone basket under flexible ureteroscopy. We describe its efficacy through a laparoscopic port and a ureterotomy site in patients with large upper ureteral stone and small renal stones. METHODS: Between January 2009 and February 2012, we performed laparoscopic ureterolithotomy with renal stone extraction using a stone basket under flexible ureteroscopy in 11 patients who had upper ureteral and renal stones. The retroperitoneal approaches were used in all patients using 3-4 trocars. RESULTS: All procedures were performed successfully without significant complications. Mean operative time was 78.5 minutes (range: 52-114 minutes). The mean size of ureteral stone was 19.91 mm (range: 15-25 mm). In addition, 25 renal stones (mean size 7.48 mm, range: 2-12 mm) were removed from 11 patients. The mean length of hospital stay was 3.5 days (range: 2-6 days). CONCLUSIONS: Laparoscopic ureterolithotomy with renal stone extraction using a stone basket under flexible ureteroscopy can be considered one of treatment modalities for patients with large upper ureteral stones accompanied by renal stones who are indicated in laparoscopic ureterolithotomy.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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