Optimal management of distal ureteric strictures following renal transplantation: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Our objective was to define optimal management of distal ureteric strictures following renal transplantation. A systematic review on PubMed identified 34 articles (385 patients). Primary endpoints were success rates and complications of specific primary and secondary treatments (following failure of primary treatment). Among primary treatments (n = 303), the open approach had 85.4% success (95% CI 72.5-93.1) and the endourological approach had 64.3% success (95% CI 58.3-69.9). Among secondary treatments (n = 82), the open approach had 93.1% success (95% CI 77.0-99.2) and the endourological approach had 75.5% success (95% CI 62.3-85.2). The most common primary open treatment was ureteric reimplantation (n = 33, 81.8% success, 95% CI 65.2-91.8). The most common primary endourological treatment was dilation (n = 133, 58.6% success, 95% CI 50.1-66.7). Fourteen complications, including death (4 weeks post-op) and graft loss (12 days post-op), followed endourological treatment. One complication followed open treatment. This is the first systematic review to examine the success rates and complications of specific treatments for distal ureteric strictures following renal transplantation. Our review indicates that open management has higher success rates and fewer complications than endourological management as a primary and secondary treatment for post-transplant distal ureteric strictures. We also outline a post-transplant ureteric stricture evaluation and treatment algorithm.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».