Applications used to minimize forgotten stents: a systematic review of the literature. Is it the dawn of a new era?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Ureteral stents are an integral part of daily urological clinical practice, but in case of ureteral stents inadvertently left in place or forgotten, they can lead to a range of complications. Managing retained DJ stents presents a complex challenge for urologists, involving various aspects such as surgery, legal implications, and financial factors both for the patient as for the health system. Ensuring proper follow-up of patients poses a significant challenge even in nowadays in everyday clinical urological practice as it involves efficient urologist-patient communication. In modern society, smartphones have become an essential part of daily lives, providing a convenient and reliable way to store and access information through certain applications. Is it the best way to go for stent tracking? RECENT FINDINGS: We performed a systematic review of PubMed/Medline, EMBASE, Cochrane Library and Scopus and reference lists according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) statement. The tracking mechanisms include electronic medical records algorithms, mobile or chat applications, and computer-based applications. Prior to the implementation of a tracking system, hospitals experienced varying rates of stent loss or delayed removal, ranging from 0% to 13%. Through the implementation of a tracking mechanism, the occurrence of lost or delayed removal has been significantly reduced to 1%. SUMMARY: Stent tracking systems have proven to be highly effective in reducing the incidence of delayed removal of ureteral stents. Nevertheless, the widespread applicability of these systems is limited due to their primarily tailored design for institutions, while before implementing their use as a standard of care, more solid data through randomized trials is needed.
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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 ».