ANALYSIS OF THE INTRAOPERATIVE ULTRASOUND RESULTS IN THE SURGICAL TREATMENT OF RENAL TUMORS
Notice bibliographique
Résumé
Purpose . To evaluate the effectiveness of intraoperative ultrasonography (IOUS) in the surgical treatment of kidney tumors. Patients and methods . Possibilities of IOUS application in the surgical treatment of kidney tumor according to the results of examination and surgical treatment of 145 patients (95 men and 50 women) diagnosed with kidney cancer were evaluated. The patients were divided into 2 groups: group 1 (comparisons) — 76 patients; during the examination and treatment, the IOUS method was not used, group 2 (basic) — 69 patients, who during the surgical treatment used the IOUS method to further clarify the localization, the size and boundaries of the tumor formation. Results . The use of IOUS helped to reduce the frequency of nephrectomy (11.9% in the comparison group and 8.7% in the main group), and reduce the frequency of intraoperative complications, which amounted to (8.7% against 13.2%). The frequency of damage to the spleen and the transition to open surgery did not differ. The use of IOUS allowed to characterize in detail the anatomical features of the tumor, its vascularization and to implement the RENAL prognosis: favorable — in 50.7% of patients, unfavorable — in 15.9%. Conclusion .When performing kidney tumor surgery, it is recommended to perform IOUS of the affected kidney in order to further clarify the boundaries of the tumor lesion to improve the effectiveness of the operation.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».