Robotic-assisted laparoscopic pyeloplasty for ureteropelvic junction obstruction
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: At present, there is no literature on the outcomes of robotic-assisted laparoscopic pyeloplasty (RALPyelo) in a Canadian context. Our objective was to perform a retrospective review of RALPyelo cases at a high-volume Canadian center. METHODS: We performed a retrospective review of patients who underwent RALPyelo at St. Michael's Hospital, between January 2012 and May 2019. Demographics, operative details, and pre- and postoperative imaging results (ultrasounds, computed tomography [CT] scans, and diuretic renal scan [DRS ]) were recorded. Patients were excluded if at least one-year followup data was unavailable. Our primary outcome was clinical and radiologic improvement defined as 1) symptom improvement; 2) stable/improved split renal function on DRS ; and 3) either improvement in the degree of hydronephrosis on ultrasound or CT, or improved drainage time on DRS. Secondary outcomes included postoperative complications, need for diagnostic intervention, and reintervention for recurrent UPJO. RESULTS: A total of 156 patients underwent RALPyelo after exclusions. The median age was 42 and 66% were female. Mean followup was 2.5 years. For our primary outcome, 87% had clinical and radiologic improvement. Diagnostic investigation for possible recurrent/persistent obstruction, based on symptoms and/or imaging results, was required in 17% of cases, but only 3% required reintervention for recurrent UPJO. Accordingly, the overall treatment success was 97%. The most common postoperative complication was urinary tract infection (18%), and urine leak was seen in only 2% of patients. CONCLUSIONS: The results of our study compare favorably with currently reported outcomes in the literature and demonstrate the safety and high level of success of RALPyelo at a high-volume Canadian center.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».