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Enregistrement W2324806156 · doi:10.1097/sle.0b013e31828e3f18

Pediatric Robotic Pyeloplasty in Patients Weighing Less Than 10kg Initial Experience

2014· article· en· W2324806156 sur OpenAlexaff
Glória Pelizzo, Ghassan Nakib, Ilaria Goruppi, Luigi Avolio, Piero Romano, Alessandro Raffaele, Federico Scorletti, Simonetta Mencherini, Valeria Calcaterra

Notice bibliographique

RevueSurgical Laparoscopy Endoscopy & Percutaneous Techniques · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Urology and Nephrology Studies
Établissements canadiensPediatric Oncology Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePyeloplastyUreteropelvic junctionSurgeryFibrous jointStentGeneral surgeryUrinary systemHydronephrosisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To report the feasibility and safety of a robotic-assisted laparoscopic pyeloplasty (RALP) in patients weighing <10 kg. MATERIALS AND METHODS: Three patients weighing between 5 and 8 kg who were affected by severe congenital ureteropelvic junction obstruction, including a child with solitary kidney, were subjected to RALP. Three trocars were placed; sutures and pyeloplasty remodeling were performed with interrupted stitches. A double J stent was inserted through a 2-mm transparietal angiocatheter to protect the pyelic suture. RESULTS: The procedures were all completed within 90 minutes, the "docking" time requiring 20 minutes. The patients were discharged on postoperative day 2, without any complications. CONCLUSIONS: Comprehensive assessment of pyelic suture in a very narrow field with 2 operative instruments is feasible and safe. Robotic pyeloplasty provides all the advantages of mini-invasive surgery with the added advantage of higher magnification and excellent surgical navigation in very small spaces and on fragile infant tissues.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,274 · 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.

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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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