The effect of antibiotic therapy before percutaneous nephrolithotomy on the frequency of postoperative complications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Stone disease is affecting 0.13% of the population in the world, and percutaneous nephrolithotomy (PCNL) could be effective and safe to treat complex or large volumes of nephrolithiasis. PCNL may have considerable risks and complications, such as fever. Patients and Methods: We conducted a retrospective clinical study on 708 patients who underwent PCNL in the Razi Hospital. Patients were allocated into two groups; group 1 included 454 patients with at least an antibiotic therapy experience, and group 2 included 254 patients without pre-operative antibiotic therapy. Results: 241(53.1%) males and 213(46.9%) females were in group 1, and 137(53.9%) males and 116(45.7%) females were in group 2. 82.7% of patients treated with antibiotics had a negative culture. The hospitalization time in patients was 4.00± 1.74 days (group 1) and 2.26 ± 1.5 days (group 2). The fever was seen in 39(11.9%) patients (group 1). Sepsis was seen in only one patient in group 1 (0.3%). There is a significant relationship between total hospitalization (P-value=0.000), hospitalization after operation (P-value=0.000), hypertension (p-value =0.009), ischemic heart disease (p-value =0.050), history of shock wave lithotripsy (p-value =0.003), hydronephrosis (p-value =0.000), age (P-value=0.004), and hemoglobin (P-value=0.000) with antibiotic therapy. Conclusion: A few patients who underwent PCNL suffer from fever despite antibiotic therapy. Overall, we found that antibiotic therapy does not play an effective role in reducing post-operative fever.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».