Robot-assisted laparoscopic ureteral reconstruction for ureter endometriosis: Case series and literature review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this report was to review experience from a single hospital in treating ureteral obstruction related to endometriosis with robot-assisted laparoscopic ureteral reconstruction. METHODS: This retrospective analysis study (Canadian Task Force classification II-3) was conducted at an academic tertiary hospital. Five female patients with hydronephrosis without significant elevation of serum creatinine levels were enrolled. Ureteral endometriosis with obstruction was suspected on radiological images. Previous treatment with double-J stenting with or without medical treatment had failed in all of the patients. We performed robot-assisted laparoscopic segmental resection for ureteral endometriosis and reconstructed the ureter through ureteroureterostomy (RUU) or ureteroneocystostomy (RUC). The involved ureters included left lower ureter in three patients and right lower ureter in two patients. RUU was performed in four patients and RUC in one patient. All of the operations were completed smoothly without complications. RESULTS: All ureteral endometrioses were successfully resected, and follow-up sonography or intravenous pyelography showed resolution of hydronephrosis in all of the patients. CONCLUSION: Our experience proves the feasibility and efficacy of a robot-assisted approach for this rare situation with good outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».