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Enregistrement W3179294590 · doi:10.1111/vsu.13675

Outcomes after transperitoneal laparoscopic ureteronephrectomy for the treatment of primary renal neoplasia in seven dogs

2021· article· en· W3179294590 sur OpenAlexaff
Edward J. Hart, Ameet Singh, Chris Thomson, Ryan Appleby, Danielle Richardson, Samuel E. Hocker, Sarah Bernard, Christopher J. Pinard

Notice bibliographique

RevueVeterinary Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Medicine and Surgery
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeInterquartile rangeLaparotomySurgeryLaparoscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the perioperative characteristics and outcomes in dogs that underwent transperitoneal laparoscopic ureteronephrectomy (TLU) for primary renal neoplasia. STUDY DESIGN: Short case series. ANIMALS: Seven client-owned dogs. METHODS: Medical records were reviewed and data extracted regarding perioperative characteristics and animal outcomes. TLU was performed using a single-port + 1 or multiple port techniques. Hemostatic clips or a vessel-sealing device were used for occlusion of renal hilar vessels. The ureter was occluded and transected close to the ureterovesicular junction and the tumor was placed in a specimen retrieval bag for extraction from the abdomen. RESULTS: (interquartile range [IQR] 14.76-94.85). Median surgery time for TLU was 90 minutes (IQR 85-105). In one dog, elective conversion to open laparotomy was performed due to large tumor size. Median time to discharge was 31 hours (IQR 24-48). No major perioperative complications occurred and all dogs survived to discharge. Progression free survival in four dogs was 422 days (IQR 119-784). CONCLUSION: TLU was performed for the extirpation of modest sized primary renal tumors with acceptable perioperative outcomes and a low complication rate. CLINICAL RELEVANCE: TLU may be considered for the treatment of selected cases of primary renal neoplasia in dogs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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