An update on urethral diverticula: Results from a large case series
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to describe the presentation, investigations, and management of patients with urethral diverticula and to review the importance of magnetic resonance imaging (MRI) in the diagnosis and surgical management of urethral diverticula. METHODS: This was a retrospective review of female patients who underwent urethral diverticulectomies. This study was approved by the research ethics review board. Data was collected on patient demographics, presenting symptoms, investigations performed, operative technique, and minimum of two-year followup. RESULTS: A total of 17 patients were included in this study, with a median age of 43 years. Most patients (70%) presented with a palpable vaginal lump; 64% presented with either lower urinary tract symptoms (LUTS) or recurrent urinary tract infections (UTIs). Patients underwent a preoperative MRI, which demonstrated that 59% of diverticula were distal and 53% were locally round. These imaging findings were consistent with the operative findings. MRI also demonstrated communication between the urethral diverticulum and the urethral lumen in 80% of cases, compared to only 47% endoscopically. CONCLUSIONS: The most common presentation of a woman with a urethral diverticulum is with either a palpable vaginal lump, LUTS, or recurrent UTIs. A high index of suspicion is required. Pelvic MRI appears to be an ideal imaging modality for the diagnosis of urethral diverticulum. A preoperative MRI is important to exclude alternative pathologies, appropriately counsel the patient, and assist with the surgical planning.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».