Incidence, Etiology, Prevention and Management of Ureteroenteric Strictures after Robot-Assisted Radical Cystectomy: A Review of Published Evidence and Personal Experience
Notice bibliographique
Résumé
Benign ureteroenteric anastomosis strictures (UESs) are one of many critical complications that may cause irreversible disability following robot-assisted radical cystectomy (RARC). Previous studies have shown that the incidence rates of UES after RARC can reach 25.3%, with RARC having higher UES incidence rates compared to open radical cystectomy. Various known and unknown factors are involved in the occurrence of UES. To minimize the incidence of UES after RARC, our group has standardized the procedure and technique for intracorporeal urinary diversion by applying the following five strategies: (1) wide delicate dissection of the ureter and preservation of the periureteral tissues; (2) gentle handling of the ureter and security of periureteral tissues at the anastomotic site; (3) use of indocyanine green to confirm good blood supply; (4) standardization of the ample ureteral spatulation length for Wallace ureteroenteric anastomosis through objective measurements; and (5) development of an institutional standardized procedure manual. This review focused on the incidence, etiology, prevention, and management of UES after RARC to bring attention to the incidence of this complication while also proposing standardized surgical procedures to minimize its incidence after RARC.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».