MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2938269220 · doi:10.1097/spv.0000000000000724

The Preferred Catheter Type After Prolapse Surgery: A Survey Study of Surgeons

2019· article· en· W2938269220 sur OpenAlexaffabout
Anjali Kulkarni, Colleen D. McDermott

Notice bibliographique

RevueFemale Pelvic Medicine & Reconstructive Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCatheterUrinary retentionIndwelling catheterUrinary catheterSurgeryPreference

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to determine surgeon preference for catheter type in the management of postoperative urinary retention after prolapse surgery, specifically comparing transurethral indwelling catheters (TIC), clean intermittent self-catheterization (CISC), and suprapubic tubes (SPT). METHODS: Electronic surveys were sent to 1182 urogynecologists and urologists through the American Urogynecologic Society and the Canadian Society of Pelvic Medicine. RESULTS: A total of 247 (21%) surveys were completed, where 53% of the respondents ranked TIC as the best catheter option, compared with 42% for CISC and 4% for SPT (P < 0.0001). Most (75%) of the respondents stated they do not offer their patients a choice in catheter selection. Most (43%) of the respondents ranked ease of use for the patient as the most important catheter characteristic. For ease of use for the patient, 71% of the respondents ranked TIC as the best, compared with CISC and SPT. For all other characteristics (pain/discomfort, infection, catheter malfunction, and return of bladder function), CISC was ranked as the best by the majority. CONCLUSIONS: This study showed that surgeons have a significant preference for TIC over CISC and SPT for the management of postoperative urinary retention, and the majority of surgeons do not offer their patients a choice with regard to catheter type.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFemale Pelvic Medicine & Reconstructive SurgeryMême sujetUrinary Tract Infections ManagementTravaux en français237 207