Urological implications of SARS CoV-19.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The novel coronavirus disease 2019 (COVID-19), pandemic has afflicted > 3.3 million people around the world since December 2019. Though, more than 1000 publications have appeared in scientific journals addressing a plethora of questions, there is a considerable hiatus in understanding of the behavior and natural history of the virus and its impact on urology. Also, a modified approach is the need of hour in taking care of patients as urologists should safeguard their teams, families, and patients. MATERIAL AND METHODS: The authors have used guidelines from USA, Canada, UK, Europe and India for making recommendations to help urologist define their own policies that may have to be fine-tuned on the basis of continued and evolving challenges they would encounter and the local resources at their disposal. RESULTS: COVID-19 do effect genitourinary system from kidney to testis. The authors provide scientific basis to urologists to help identify patients by remote consultation who are likely to be harmed by coming to the hospital, and not to miss those who need hospitalization for diagnostic or therapeutic interventions. There is uncompromised need of specific precautions during surgery to safe guard the surgeon and his team along with the patient. CONCLUSIONS: Urological operations during COVID-19 pandemic should be limited to emergency cases during the acute phase with an exit strategy planned in a staggered manner, based on the scientific risk stratification. Telemedicine (e-clinics or virtual clinics) would help achieve the goal of risk stratification.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».