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Enregistrement W2320651258 · doi:10.1097/mou.0000000000000275

Advances in ureteral stent development

2016· review· en· W2320651258 sur OpenAlexaff
Ben H. Chew, Dirk Lange

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Urology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStentUreterSurgeryUreteroscopyVesicoureteral refluxRadiologyRefluxInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Ureteral stents are commonly used in urology, but there is no perfect ureteral stent. This review documents developing ureteral technologies and strategies over the past 2 years. This area has some progressive advances in the foreseeable future. RECENT FINDINGS: Publications from 2014 and 2015 from a PubMed search with the words 'ureter' and 'stent' in the title were reviewed. Topics that affected patient symptoms from stents include selecting the proper length of stent, patient education regarding stent symptoms, and how the stent is removed. Stent extraction strings have been studied and not increased the incidence of infection or pain. There have been several publications examining antirefluxing ureteral stents that reduced vesicoureteral reflux during micturition and infection of transplanted kidneys. Other novel methods of removing a stent include new biodegradable ureteral stents and metal beads attached to the stent used in tandem with a magnetic catheter. Several new metal and mesh stents were described for use in patients with malignant ureteral obstruction. Last, new stent coatings with antimicrobial peptides have also been described. SUMMARY: The search continues for the perfect stent and there has been promising progress over the past 2 years.

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations50
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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