Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: We review new therapies and biomaterials designed to reduce ureteral stent symptoms in patients undergoing ureteroscopy. RECENT FINDINGS: Pharmacologically, alpha blockers and antimuscarinics have been shown to have a synergistic effect and be more effective than either medication alone in reducing stent-related symptoms. Prestenting patients prior to ureterosocpy has been shown to be beneficial for patients with renal stones, offering a better stone-free rate and reduced complications, but not for ureteral stones. Stenting after use of a ureteral access sheath reduced complications and unscheduled emergency visits. Nonsteroidal anti-inflammatories have been shown to prevent pain after stent removal. Surveys showed that patients preferred to remove their own stents via dangle strings at home or undergo cystoscopic removal in the operating room with some type of anesthesia. New materials such as gel-based or biodegradable ureteral stents are being developed to deal with stent-related pain, encrustation, and infection. Antirefluxing stents eliminate vesicoureteric reflux in patients during voiding and may reduce symptoms of back and flank pain. Ureteral stents are involved in many procedures in urology and particularly kidney stone treatments. SUMMARY: Advances in materials and medications will help improve the patient experience for those who receive a ureteral stent.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».