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Enregistrement W2795342711 · doi:10.15537/smj.2018.4.21515

Causes and management of urogenital fistulas

2018· article· en· W2795342711 sur OpenAlexaff
Somaia A. Osman, Ahmed Al‐Badr, Ola Malabarey, Ashraf Dawood, Badr N. AlMosaieed, Diaa E. E. Rizk

Notice bibliographique

RevueSaudi Medical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUreteral procedures and complications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGenitourinary systemGeneral surgerySurgeryGynecologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To reviewe the etiology and management of urogenital fistulas at a tertiary care referral center. METHODS: We retrospectively identified all patients with urogenital fistula referred to the King Fahad Medical City, Riyadh, Saudi Arabia, between January 2005 and July 2016 from electronic records. We collected data on age, parity, etiology and type of fistula, radiologic findings, management, and outcome. Results: Of the 32 patients with urogenital fistula identified, 17 (53.1%) had vesicovaginal fistula. The mean parity was 5.9 (0-15). Obstetric surgery was the most common etiology, accounting for 22 fistulas (68.8%). Twenty of these (90.9%) were complications of cesarean delivery, of which 16 (80%) were repeat cesarean delivery. Forty surgical repair procedures were performed: 20 (50%) via an abdominal approach, 11 (27.5%) via a vaginal approach, 7 (17.5) via a robotic approach, and 2 (5%) using cystoscopic fulguration. The primary surgical repair was successful in 23 patients (74%), the second repair in 5 (16.1%), and the third repair in one (3.1%). One fistula was cured after bladder catheterization, and 2 patients are awaiting their third repair. Conclusion: Unlike the etiology of urogenital fistulas in other countries, most fistulas referred to our unit followed repeat cesarean delivery: none were caused by obstructed labor, and only a few occurred after hysterectomy. Most patients were cured after the primary surgical repair.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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