Intraoperative Problems and Solutions in Pneumovesicum Laparoscopic Cross-trigonal Ureteral Reimplantation in Children by a Beginner Surgeon
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Many beginner surgeons feel anxious when first doing the procedure. Some may encounter many intraoperative difficulties or problems, resulting in abandoning the technique. We will demonstrate our methods and the solutions to major intraoperative problems.Materials and Methods: A beginner surgeon performed the operation on 13 children with VUR (20 ureters) who met the indications for surgery between October 2016 and August 2017. Age ranged from 2 to 7 years. Each operation comprised 2 main steps: anchoring the urinary bladder wall to the anterior abdominal wall under cystoscopic vision, followed by a cross-trigonal ureteral reimplantation under pneumovesicum laparoscopy. The intraoperative problems, postoperative care, and follow-up periods were recorded to identify surgical outcomes.Results: Most significant, intraoperative problems were air leakage, bleeding, tear of the bladder mucosa above the tunnel, and inability to insert a tube into the ureter pre- and post-reimplantation. Most problems could be managed. Only one case had to be converted to open reimplantation due to uncontrolled air leakage. Postoperatively, 2 patients had hydroureteronephrosis at 4 weeks, but it eventually spontaneously regressed. One patient had cystitis, treated with oral antibiotics. Between the 1-year and 4-year follow-up, no patients had hydroureteronephrosis or urinary tract infections (UTI).Conclusion: Pneumovesicum laparoscopic ureteral reimplantation is a feasible technique for beginner surgeons. Although many intraoperative problems may be encountered, most can be managed, resulting in the completion of the laparoscopic procedure.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».