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Enregistrement W2283746991 · doi:10.21037/tau.2016.01.11

Clinical challenges in tissue-engineered urethral reconstruction

2016· article· en· W2283746991 sur OpenAlexaff
Sophie Ramsay, Cassandra Ringuette‐Goulet, Alexandre Langlois, Stéphane Bolduc

Notice bibliographique

RevueTranslational Andrology and Urology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGenitourinary systemUrethral strictureSurgeryGold standard (test)Buccal mucosaUrethraDentistryAnatomyRadiologyOral cavity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urologic patients often present with congenital and/or acquired tissue and organ dysfunctions requiring surgical reconstruction to re-establish normal genitourinary system function. The field has made tremendous use of limited resources, developing creative and effective ways to reconstruct or replace inadequate tissues. Urethral reconstruction continues to be a challenging area of expertise for urologists. Whilst for some conditions, only one or a few procedures are recognized as standard of treatment, over 300 techniques are known for urethral stricture and hypospadias repair. This diversity illustrates the complexity of these conditions and indicates the lack of a gold standard procedure. In addition to the surgeon's skills, successful outcomes of any procedure depend on the availability of appropriate tissues. A wide variety of tissues, such as (vascularized) skin grafts, and bladder and buccal mucosa, have been used in urethral repair. However, all of these substitutes have limitations compared to autologous urethral tissue, which can lead to complications (e.g., stricture formation, graft failure). Furthermore, the amount of tissue that can be harvested from a donor site is limited, which can be problematic, especially in the case of long defects. To overcome these difficulties, alternative methods for urethral reconstruction have been explored.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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