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Enregistrement W2904340752 · doi:10.1097/mou.0000000000000577

Future developments in ureteral stents

2018· review· en· W2904340752 sur OpenAlexaff
Clemens Wiesinger, Jason T. Lee, Jaime O. Herrera‐Cáceres

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Urology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStentSiliconeSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: We present a review of recent literature to summarize the most recent evidence on the use of ureteral stents, including the use of different materials and treatment of stent-related symptoms. RECENT FINDINGS: Metal stents are able to resist lumen occlusion from extrinsic compression allowing longer indwelling time and making them an option for long-term use. Biodegradable stents have the advantage not to require secondary procedures; however, they have not proven their safety in the clinical setting yet. Coated and drug-eluting stents seem to be promising concepts to prevent stent-related symptoms, but still have to be considered as experimental approaches. The most commonly used stent type is the standard double J stent, named for its J-shaped curled ends and manufactured from polyurethane, silicone or various polymers. SUMMARY: After more than 5 decades of using stents there are promising advancements in their designs and materials aiming to maintain their patency and control stent-related symptoms. Long-term metallic stents and coated stents are good options that should be considered in selected patients. Biodegradable stents are promising developments but not sophisticated yet. Pain medication, alpha-blocker and antimuscarinic medications are still frequently used and necessary. Treatment combinations can result in better outcomes than monotherapy.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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