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Enregistrement W4414514646 · doi:10.5489/cuaj.9273

Renal pelvis urine density as a predictor of infectious complications after semi-rigid ureterorenoscopy for ureteral stone treatment

2025· article· en· W4414514646 sur OpenAlexvenueno aff
Oğuzhan Yıldız, Ufuk Çağlar, Hüseyin Burak Yazılı, Muhammed Rasit Tutal, Arda Meriç, Ömer Sarılar, Faruk Özgör

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerioperativeRenal pelvisUreterUreteroscopyPelvisComplicationUrinary system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: This study aimed to investigate whether renal pelvis urine density (RPUD) serves as a reliable predictor of postoperative infectious complications in patients undergoing semi-rigid ureterorenoscopy (URS) for ureteral stone treatment. METHODS: We retrospectively reviewed 1104 patients who underwent semi-rigid URS for ureteral stones. Patients were divided into two groups based on whether they developed postoperative infections within one month (n=64) or not (n=1040). Demographic variables (age, sex, body mass index), comorbidities, stone characteristics (location, size, density), and operative parameters (operation time, stent/catheter placement) were recorded. Renal pelvis urine density was measured in Hounsfield units on preoperative imaging. RESULTS: Of the 1104 patients, 64 (5.8%) developed postoperative infections. The median RPUD was significantly higher in the infectious group (10 [5-17] HU) compared to the non-infectious group (4 [2-6] HU; p=0.001). On multivariate analysis, sex (odds ratio [OR] 4.001, 95% confidence interval [CI] 2.231-7.174, p=0.001), body mass index (OR 0.920, 95% CI 0.860-0.984, p=0.015), operation time (OR 0.963, 95% CI 0.932-0.996, p=0.028), and RPUD (OR 0.809, 95% CI 0.771-0.849, p=0.001) were independent predictors of postoperative infection. The area under the curve was 0.784 (p<0.001, 95% CI 0.711-0.857), demonstrating good discriminative ability. When a cutoff value of 6.35 was applied, the sensitivity and specificity were 71.9% and 76.9%, respectively, for predicting postoperative infections. CONCLUSIONS: Higher RPUD is significantly associated with an increased risk of infectious complications following semi-rigid URS for ureteral stones. Incorporating RPUD into preoperative assessments may help identify high-risk patients and optimize perioperative management to reduce infection-related morbidity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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