Application of novel burst wave lithotripsy and ultrasonic propulsion technology for the treatment of ureteral calculi in a bottlenose dolphin (Tursiops truncatus) and renal calculi in a harbor seal (Phoca vitulina)
Notice bibliographique
Résumé
Marine mammals may develop kidney stones, which can be challenging to treat. We describe burst wave lithotripsy (BWL) and ultrasonic propulsion to treat ureteral calculi in a 48-year-old female bottlenose dolphin (Tursiops truncatus) and to reduce renal stone burden in a 23-year-old male harbor seal (Phoca vitulina). BWL and ultrasonic propulsion were delivered transcutaneously in sinusoidal ultrasound bursts to fragment and reposition stones. Targeting and monitoring were performed with real-time imaging integrated within the BWL system. Four dolphin stones were obtained and fragmented ex vivo. The dolphin case received a 10-min and a 20-min BWL treatment conducted approximately 24 h apart to treat two 8-10 mm partially obstructing right mid-ureteral stones, using oral sedation alone. For the harbor seal, while under general anesthesia, retrograde ureteroscopy attempts were unsuccessful because of ureteral tortuosity, and a 30-min BWL treatment was targeted on one 10-mm right kidney stone cluster. All 4 stones fragmented completely to < 2-mm fragments in < 20 min ex vivo. In the dolphin case, the ureteral stones appeared to fragment, spread apart, and move with ultrasonic propulsion. On post-treatment day 1, the ureteral calculi fragments shifted caudally reaching the ureteral orifice on day 9. On day 10, the calculi fragments passed, and the hydroureter resolved. In the harbor seal, the stone cluster was observed to fragment and was not visible on the post-operative computed tomography scan. The seal had gross hematuria and a day of behavior indicating stone passage but overall, an uneventful recovery. BWL and ultrasonic propulsion successfully relieved ureteral stone obstruction in a geriatric dolphin and reduced renal stone burden in a geriatric harbor seal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».