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Enregistrement W4293255274 · doi:10.48083/mbxr6354

Pelvic Fracture Urethral Injury in Females

2022· article· en· W4293255274 sur OpenAlexvenueno aff
Pankaj Joshi, Marco Bandini, Christian Yepes, Shreyas Bhadranavar, Vipin Sharma, Sandeep Bafna, Sanjay Kulkarni

Notice bibliographique

RevueSociété Internationale d’Urologie Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePelvic fractureUrethraUrethroplastySurgeryFistulaUrinary incontinenceAnastomosisPelvis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Pelvic fracture urethral injuries (PFUI) in females are very rare. The available literature on the management of this condition is scarce and not clear, mainly because of limited experience among reconstructive surgeons. We present our experience of management of these complex urethral injuries in female patients. Materials and Methods We collected data, retrospectively and prospectively for 22 female patients referred to our center for PFUI repair between 1995 and 2021. During the clinical assessment of these complex injuries, following our internal institutional protocol, all patients underwent pelvic MRI (bladder and urethra are filled with saline solution and jelly to enhance the urethral lumen and the level of the distraction) before anastomotic urethroplasty. Results PFUI compromised the mid urethra in 10 patients (45.5%). A transabdominal approach was used in 8 patients (80%), and urethra-vaginal fistula repair was undertaken in 6 patients (60%). After a median follow-up of 36 months, only 1 patient with proximal PFUI required a surgical revision without compromising urinary continence. Conclusions The most common site of urethral involvement in pelvic fracture is mid urethral, which is owing to avulsion. Urethra-vaginal fistula should be suspected. Treatment consists in anastomotic urethroplasty, mainly through the abdominal approach.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,994

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,305 · 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.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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