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Enregistrement W2941904232 · doi:10.1097/01.ju.0000555432.07297.c6

MP17-07 OUTCOMES OF CONSERVATIVE MANAGEMENT OF SPLENIC INJURY INCURRED DURING PCNL

2019· article· en· W2941904232 sur OpenAlexaboutno aff
Eric Raffin, Ben H. Chew, Bodo E. Knudsen, Nicole L. Miller, Vernon M. Pais

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiliary and Gastrointestinal Fistulas
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConservative managementSurgeryIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

You have accessJournal of UrologyStone Disease: Surgical Therapy II (MP17)1 Apr 2019MP17-07 OUTCOMES OF CONSERVATIVE MANAGEMENT OF SPLENIC INJURY INCURRED DURING PCNL Eric Raffin*, Ben Chew, Bodo Knudsen, Nicole Miller, and Vernon Pais Eric Raffin*Eric Raffin* More articles by this author , Ben ChewBen Chew More articles by this author , Bodo KnudsenBodo Knudsen More articles by this author , Nicole MillerNicole Miller More articles by this author , and Vernon PaisVernon Pais More articles by this author View All Author Informationhttps://doi.org/10.1097/01.JU.0000555432.07297.c6AboutPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookLinked InTwitterEmail Abstract INTRODUCTION AND OBJECTIVES: Splenic injury is a rare complication after left sided percutaneous nephrolithotomy (PCNL). A total of only 11 occurrences have been reported in the literature. Although initial observation is often espoused, the outcomes of non-operative, conservative management are not well established and the implications of splenic injury are not fully defined in this context. We sought to describe outcomes of conservative management of splenic injury incurred at PCNL. METHODS: We performed a multi-institutional retrospective review of individual patients who underwent PCNL complicated by trans-splenic nephrostomy access injury. Demographic info, intraoperative data, management strategies, and outcomes were reviewed. RESULTS: There were a total of 6 patients with splenic injury after left PCNL. 67% were male. Average age was 49.8 years. Average BMI was 28.9 kg/m2. The average stone size was 42.6mm (range 12-91). All patients had at least one supracostal, upper pole access done under fluoroscopic guidance. Splenic injury was identified by CT in the 5 of 6 (83%) who had imaging on first postoperative day. All were managed conservatively with nephrostomy dwell time of 2-21 days, none of whom had further sequelae or delayed bleed. The remaining 1 patient (17%) – who had neither nephrostomy tube in place nor imaging post-op – presented 5 days postoperatively with a delayed bleed and underwent emergent splenectomy. CONCLUSIONS: The majority of patients incurring splenic injury during PCNL can be successfully managed conservatively with maintenance of nephrostomy tube for 2 days or greater. Although rare, this complication underscores the role of routine postoperative CT to allow timely diagnosis, particularly in those undergoing upper pole, supracostal left sided percutaneous renal access. Clinicians must remain vigilant for potential delayed bleeding during the first postoperative week and counsel patients accordingly. Source of Funding: None Lebanon, NH; Vancouver, Canada; Coumbus, OH; Nashville, TN; Lebanon, NH© 2019 by American Urological Association Education and Research, Inc.FiguresReferencesRelatedDetails Volume 201Issue Supplement 4April 2019Page: e257-e257 Advertisement Copyright & Permissions© 2019 by American Urological Association Education and Research, Inc.MetricsAuthor Information Eric Raffin* More articles by this author Ben Chew More articles by this author Bodo Knudsen More articles by this author Nicole Miller More articles by this author Vernon Pais More articles by this author Expand All Advertisement PDF downloadLoading ...

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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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,262 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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