Diabetes and elevated urea level predict for uretero-ileal stricture after radical cystectomy and ileal conduit formation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Benign uretero-ileal anastomotic stricture is a significant complication following radical cystectomy and ileal conduit urinary diversion after radical cystectomy. We examined risk factors for stricture formation to predict those at greatest stricture risk. METHODS: A retrospective chart review was conducted for patients undergoing radical cystectomy and ileal conduit diversion between 2002 and 2012. Demographic data and patient variables were analyzed to determine risk factors for uretero-ileal stricture using multivariate logistic regression. RESULTS: Over the study period, 133 patients underwent cystectomy and ileal conduit formation, with 14 (10.5%) developing uretero-ileal anastomotic stricture. Diabetes and elevated serum urea level (defined as >7.1 mmol/L) were associated with increased risk for development of uretero-ileal stricture (odds ratio 4.31 and 4.28, respectively; p<0.05 for each). CONCLUSIONS: In this patient cohort, diabetes and elevated serum urea level were predictive for the development of uretero-ileal anastomotic stricture. Further prospective study with larger patient samples is required.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».