A Novel Visual Grading for Ureteral Encrusted Stent Classification to Help Decide the Endourologic Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of the study is to propose a visual classification for encrusted stents (ESs) to help choose the appropriate endourologic treatment. Materials and Methods: A multicenter, retrospective, and descriptive study was performed. A total of 140 patients with encrusted Double-J stents were enrolled from 5 different institutions. The novel visual grading for ureteral encrusted stent (V-GUES) classification system ranges from A to D, increasing with severity of encrustation. Results: ESs could be removed with a single intervention in 112 patients (86.8%). Type A and B ESs could be removed in all patients (100% success). Type D stents had minor retrieval and stone-free rates ( p = 0.006 and p < 0.0001, respectively). Flexible ureteroscopy had a low success rate (77.7%) for type C stents (odds ratio [OR]: 0.21). Combined access had a 100% success rate for retrieval of type C ESs and a 92.9% success rate for type D ESs (OR: 9.18). Type D stents were associated with patients requiring more than one session to retrieve the stent (OR: 0.11) and stones (OR: 0.21). Conclusions: The V-GUES system is associated with treatment success rates of ES retrieval and stone-free status. It is also associated with the complication rate and the number of sessions needed for patients to be stent and stone free. The V-GUES classification could help counsel patients about the best treatment options and their outcomes. Further prospective studies will be needed to provide external validation.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».