Problems and solutions of stent biofilm and encrustations: A review of literature
Notice bibliographique
Résumé
A ureteral stent is a commonly implanted urological device in patients with urinary tract obstruction. The main role of these stents is to allow adequate drainage of urine from the kidney into the bladder. Individuals with strictures, tumors, or obstructions from urinary stones do not have adequate urine flow and require ureteral stents as a part of their treatment to avoid potential hydronephrosis and renal failure. Although ureteral stents are highly effective in treating urinary tract obstructions, they have associated morbidities, such as biofilm formation and encrustation. Researchers have studied about how to diminish these negative outcomes by developing novel stent materials. Different coatings and biomaterials have been developed to reduce bacterial adhesion and crystal deposition onto the stent surfaces. Moreover, new investigation technologies, such as microfluidic platforms and encrustation sensors, have been utilized to better study the stents. Biofilms and encrustations can stem from bacterial origins; therefore, understanding the urinary microbiome will also provide insight into the solutions for treating them. There are still some gaps in our knowledge regarding the exact underlying mechanisms of stent-associated biofilms and encrustation. Future studies should include continuous testing of novel stent biomaterials for safety and efficacy, developing new technologies for identifying and extracting biofilms, enriching the assessment of stent encrustation, and diving deeper into understanding the urinary microbiome.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».