Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Female urethral stricture (FUS) is a rare entity that causes great morbidity and suffering in those affected. As the available scientific data is sparce, there are no formal guidelines or standard of care for this disease. METHODS: This is a narrative review of the surgical management for female urethral stricture. The literature review was performed on PubMed. Articles were limited to English, but there was no limitation in terms of date. RESULTS: Management of FUS is divided between endoscopic and open surgical repair. Urethral dilation with or without urethrectomy can be offered as a first-line treatment. However, the rate of success of this procedure remains inferior to open surgical repair, and its efficacy decreases with the number of previous dilations. For distal urethral strictures, distal urethrectomy and advancement meatoplasty may be considered. Vaginal flaps are readily available, easy to harvest, well-vascularized, and allow for a dorsal or ventral orientation urethroplasty. The results of this procedure are promising, but most studies are small and retrospective. Labia flaps are easily accessible, wet, hairless, and elastic. The main limitations with the use of vaginal or labial tissues are co-existing conditions such as lichen sclerosis or vaginal atrophy, which may affect future results. Vaginal and labial graft urethroplasty can be used when it is not possible to mobilize an adequate flap. Stricture-free rates of this technique are variable. In cases of more severe stricture, an augmentation urethroplasty using buccal mucosa graft may be necessary. The techniques used in FUS replicate those for male urethral strictures, where both ventral and dorsal approaches can be utilized. CONCLUSIONS: Although there is growing interest in the field, the optimal management of FUS remains to be determined.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».