MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4298883897 · doi:10.1007/978-3-031-04484-7_27

Urinary Tract Infections and Encrustation in Urinary Stents

2022· book-chapter· en· W4298883897 sur OpenAlexaff
Roman Herout, Alina Reicherz, Ben H. Chew, Dirk Lange

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStentUrinary systemBiofilmBacteriaMedicineIntensive care medicineMicrobiologyChemistryBiologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Regardless clinical benefits of urinary stents, these indispensable tools for everyday practice come with substantial hindrances as they can lead to stent-related symptoms, encrustation, hematuria, infection and hence to an overall reduction in the quality of life of patients. Bacterial colonization of foreign bodies has been a significant problem in Medicine in general and Urology in particular for decades. Studies have shown that around 42–100% of all indwelling ureteral stents are colonized by bacteria. Typically, the bacteria continue to form a more mature biofilm as large, structured communities of bacteria adhere onto surfaces and secret polysaccharides, nucleic acids, lipids and proteins that form an eminently protective cast around the bacteria. Due to the complex biology and interactions between foreign body surfaces, the host and microbes, a simple, one-fits-all solution is not very likely to be developed. Nonetheless, our knowledge of the underlying biology has dramatically expanded, and novel technologies are being tested. Probably the easiest solution is to appraise ureteral stenting critically and omit stenting whenever feasible. However, for patients in need of a ureteral stent the future might bring “ideal” stents that are biodegradable, coated to avoid biofilm formation and incrustation and ideally emit sufficient levels of specific drugs that prevent tissue ingrowth or even dissolve urinary calculi.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetKidney Stones and Urolithiasis Treatments→Travaux en français237 207→