MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3187337987 · doi:10.1097/ju.0000000000002083.11

MP53-11 MORBIDITY AND PREDICTORS FOR DELAYED RECOGNITION OF IATROGENIC URETERIC INJURIES

2021· article· en· W3187337987 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer A. Locke, Sarah Neu, Sender Herschorn

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUreteral procedures and complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInstitutional review boardUreterHydronephrosisGeneral surgerySurgeryUrinary diversionUrinary systemCystectomyBladder cancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

You have accessJournal of UrologyTrauma/Reconstruction/Diversion: Ureter (including Pyeloplasty) and Bladder Reconstruction (including fistula), Augmentation, Substitution, Diversion II (MP53)1 Sep 2021MP53-11 MORBIDITY AND PREDICTORS FOR DELAYED RECOGNITION OF IATROGENIC URETERIC INJURIES Jennifer Locke, Sarah Neu, and Sender Herschorn Jennifer LockeJennifer Locke More articles by this author , Sarah NeuSarah Neu More articles by this author , and Sender HerschornSender Herschorn More articles by this author View All Author Informationhttps://doi.org/10.1097/JU.0000000000002083.11AboutPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookLinked InTwitterEmail Abstract INTRODUCTION AND OBJECTIVE: Although intraoperative iatrogenic ureteric injuries (IUI) are rare, significant consequences can occur if they are unrecognized at the time. The objective of our study is to characterize the associated morbidity and identify predictors of delayed recognition of IUI. METHODS: Sunnybrook Health Sciences Centre Research Ethics Board approved the study. Patients with a diagnosis of IUI between 2002 and 2020 were identified through an institutional electronic medical record system. Data pertaining to the demographic characteristics, diagnosis and management of IUI and overall outcomes were collected retrospectively. RESULTS: Of the 103 patients identified 83% were female, 52% had previous abdominal surgery and 18% had previous radiation. The median age was 67 (21-88). Twenty percent were not recognized at the time of surgery. Although delayed recognition was not a significant predictor for poor outcome after subsequent repair (i.e. hydronephrosis, ureteric stricture/obstruction) it was associated with substantial morbidity to the patient (i.e. additional procedures) and increased cost to the health care system (i.e. longer hospital stay, readmission to hospital). Patients who underwent laparoscopic surgery had an 11 times more likely chance of having an unrecognized IUI as compared to those who underwent open surgery (OR=11.515, p=0.0001). CONCLUSIONS: Delayed recognition of IUI may be associated with considerable adverse effects. In this retrospective case series, we identified laparoscopic surgery as a significant predictor for delayed recognition of IUI. This information underscores the need for future studies to facilitate intra-operative identification of ureteric injuries, particularly during laparoscopic procedures. Source of Funding: University of Toronto Functional Urology Grant © 2021 by American Urological Association Education and Research, Inc.FiguresReferencesRelatedDetails Volume 206Issue Supplement 3September 2021Page: e942-e943 Advertisement Copyright & Permissions© 2021 by American Urological Association Education and Research, Inc.MetricsAuthor Information Jennifer Locke More articles by this author Sarah Neu More articles by this author Sender Herschorn More articles by this author Expand All Advertisement Loading ...

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,253 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of UrologyMême sujetUreteral procedures and complicationsTravaux en français237 207