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Extracción transuretral de un urolito en una yegua mediante litotricia manual y una bolsa de recuperación laparoscópica

2023· article· es· W4389060809 on OpenAlexaffabout
Andrés Giraldo, Ramés Salcedo Jiménez

Bibliographic record

VenueClínica veterinaria abordaje diagnóstico y terapéutico · 2023
Typearticle
Languagees
FieldVeterinary
TopicVeterinary Medicine and Surgery
Canadian institutionsCanadian Association for Health Services and Policy Research
Fundersnot available
KeywordsGynecologyMedicineHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Descripción del caso. Una yegua hannoveriana de 25 años fue remitida a la Clínica de Grandes Especies del Colegio Veterinario de Ontario de la Universidad de Guelph para la remoción de un urolito. El animal provenía de Guelph, Ontario, provincia de Canadá que se caracteriza por tener un clima templado y nublado.
 Hallazgos clínicos. Antecedentes de hematuria y diagnóstico previo de urolitiasis cística.
 Pruebas de laboratorio. Ultrasonografía y cistoscopia. En el ultrasonido transrectal se encontró una estructura hiperecoica de 10 cm en la vejiga de la paciente congruente con el diagnóstico previo de urolito vesical. Posteriormente se realizó una cistoscopia clasificando al urolito como tipo i.
 Tratamiento y evolución. La remoción del urolito se realizó a través de una técnica transuretral con el uso de una bolsa de recuperación laparoscópica. El procedimiento se llevó a cabo con la paciente de pie usando sedación y un bloqueo epidural caudal. El área perineal se preparó asépticamente y mediante endoscopia estéril, se ingresó a la uretra. La bolsa de recuperación laparoscópica fue introducida pasando al lado del endoscopio, y una vez dentro de la vejiga, fue abierta para manipular el urolito. Debido al tamaño del urolito se utilizó un osteótomo y un martillo para fragmentarlo y extraerlo. No se reportaron complicaciones a corto o largo plazo. 
 Relevancia clínica. La extracción de urolitos mediante una bolsa de recuperación laparoscópica constituye una alternativa mínimamente invasiva, eficiente y con tiempos de recuperación mínimos inclusive si los urolitos son de gran tamaño.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.407
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.003
Meta-epidemiology (broad)0.0030.002
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.002

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.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.363
Teacher spread0.334 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes2
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