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Enregistrement W3206069497 · doi:10.4293/jsls.2021.00060

Evaluation of the Morbidity of Routine Cystoscopy Performed Intraoperatively During Total Laparoscopic Hysterectomies

2021· article· en· W3206069497 sur OpenAlexaffabout
Mélissa Roy, Anne-Sophie Roy, Ian Brochu, Émilie Gorak-Savard, Émilie Hudon, Catherine Tremblay, Chantal Rivard

Notice bibliographique

RevueJSLS Journal of the Society of Laparoscopic & Robotic Surgeons · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUreteral procedures and complications
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystoscopyMedicineUrinary systemRetrospective cohort studySurgeryUrinary retentionGeneral surgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY OBJECTIVES: The primary objective is to determine the rate of morbid events (urinary tract infection, hematuria, urinary retention, false positive, incidental finding) associated with routine cystoscopies performed intraoperatively during total laparoscopic hysterectomies (TLH). The secondary objectives are 1) to determine the rate of urinary complications during TLHs in our centers and 2) to determine the detection rate of urinary complications using cystoscopy during TLHs. METHOD: Descriptive retrospective multicenter study. The study took place in Obstetrics & Gynecology departments of 2 university centers in Montreal. Patients underwent a routine cystoscopy during their TLH for a benign reason in our centers. Five hundred thirty-one charts from January 1, 2012 to January 31, 2018 were reviewed. RESULTS: The morbidity rate of routine cystoscopies during TLHs is 4.19% (22/524 cases) in our centers. Our urinary complication rate is 2.45% (13/531 cases). Of these 13 complications, 4 were detected by cystoscopy. CONCLUSION: The usefulness of routine cystoscopies performed intraoperatively during TLHs is questionable due to the number of morbid events and the low rate of urinary trauma in our centers. However, it is hard to establish a direct causality link between certain morbid events and cystoscopy. More studies should be conducted on this subject.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission2
Résumé présentoui

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