Medición de la presión intrarrenal durante la ureterorrenoscopia (URS) flexible: antecedentes históricos, innovaciones tecnológicas y perspectivas de futuro
Bibliographic record
Abstract
Resumen Introducción La presión intrarrenal (PIR) alta es un factor de riesgo de complicaciones infecciosas relacionadas con la ureterorrenoscopia (URS). Aunque diversos métodos han sido descritos para reducir la PIR, todavía no es posible evaluar los valores de PIR en tiempo real durante la URS. El objetivo de este estudio es llevar a cabo una revisión sistemática de la bibliografía relativa a los métodos endoscópicos para la medición de la PIR durante la URS. Métodos Se llevó a cabo una búsqueda y revisión sistemática en Medline, PubMed y Scopus, de acuerdo con la declaración Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta Analysis (PRISMA), y se redactó una síntesis narrativa de los resultados del estudio. Resultados La investigación abarcó un total de 19 artículos. En ellos se presentaban cuatro métodos no invasivos (es decir, endoscópicos) para medir la PIR: catéter ureteral, cable sensor, sistema de irrigación con sensor de presión integrado, y una novedosa vaina de acceso ureteral que integra succión, irrigación y medición de la PIR. Conclusiones El presente documento proporciona una visión global de los sistemas de medición clínica de la PIR durante la URS existentes. Aún no se ha desarrollado un sistema óptimo, pero pronto los urólogos podrán medir la PIR en su práctica diaria. Las implicaciones de esta información durante la cirugía aún se desconocen. Los sistemas capaces de integrar irrigación y succión con monitoreo de PIR y temperatura parecen ser los mejores.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".