MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3114939309 · doi:10.3329/bju.v23i2.50307

Clearance of Renal Stone in PCNL Under Spinal Anaesthesia

2020· article· en· W3114939309 sur OpenAlexaff
Muhammad Hossain, Sayedul Islam, Mohammad Shafiqur Rahman, Faruk Hossain, Md. Saiful Islam, Shahil Ismam Hossain

Notice bibliographique

RevueBangladesh Journal of Urology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneous nephrolithotomySpinal anesthesiaSurgeryRenal stoneAnesthesiaComplicationPercutaneousUrinary systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To evaluate the Outcome of PCNL under spinal Anaesthesia. Material and Method: A total of 74 patients with renal stone disease were treated by PCNL under spinal anasthesia. Total study period was from January 2013 to October 2019. Pre operative and post operative variables and complications were recorded. Result: Age range from 25 years to 65 years, mean 41.37 ± 33 yrs. Male female ratio was 6.4:1 stone size ranges from 15mm to 40mm, majority was 21.33mm. Mean operative time was 69±4.2 min. Total stone clearance was 15.60%. Only 10.82% patients were suffering from grade I complications and mean hospital stay was 3.1±0.6 days. Conclusion: Percutaneous nephrolithotomy is effective and safe under spinal anesthesia with shorter hospital stay and minimal complication. Bangladesh Journal of Urology, Vol. 23, No. 2, July 2020 p.154-157

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBangladesh Journal of Urology→Même sujetKidney Stones and Urolithiasis Treatments→Travaux en français237 207→