Female Urinary Retention: Observations from a Retrospective Case Note Review
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective There are no current guidelines to manage female retention patients. We aimed to see if a standardized approach could be used to manage these patients. Methods Between October 2014 and September 2016, all female patients with urinary retention admitted under a urology consultant were reviewed. Results A total of 46 females had a single episode of urinary retention whilst 19 females had recurrent episodes. The commonest cause for a single episode of retention was attributed to anesthesia (general/spinal) (n=9), constipation (n=9) and medication use (n=4). Most of these women (95%) voided on the first attempt fol-lowing catheter removal. In the absence of any neurological symptoms, pelvic ultrasound was the only investigation that revealed any underlying pathology in female retention patients. A pelvic mass was identi-fied in 3 (4.5%) patients. Conclusion Females with an isolated episode of retention, with an obvious precipitating cause identified during full history and examination, could proceed directly to a nurse-led trial of catheter removal without the need for any further urology review. Others should undergo a pelvic ultrasound and review by a urologist. In our opinion, females with recurrent unexplained episodes of urinary retention should be referred for a trial of sacral neuromodulation if considered appropriate.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».