CISTECTOMÍA PARCIAL LAPAROSCÓPICA ASISTIDA POR ROBOT DA VINCI PARA EL TRATAMIENTO DEL ADENOCARCINOMA DE URACO
Bibliographic record
Abstract
"OBJETIVO: Describir un caso de adenocarcinoma de uraco tratado con cistectomía parcial con extracción en bloque del uraco y ombligo por vía laparoscópica asistida por robot y hacer una revisión de la literatura. MÉTODOS: Varón de 63 años que consultó por hematuria y dolor durante la micción en hipogastrio diagnosticado de adenocarcinoma localizado de uraco mediante resección transuretral de vejiga y tomografía axial computada (TAC). Se realizó una cistectomía parcial laparoscópica asistida por robot utilizando una unidad da Vinci® (Intuitive Surgical System) modelo S HD de cuatro brazos. Describimos la técnica quirúrgica y evaluamos el tiempo de consola, tiempo quirúrgico total, sangrado introperatorio, anatomía patológica, márgenes quirúrgicos, evolución postoperatoria y su situación clínica tras 5 meses de seguimiento. RESULTADOS: Se dispusieron 4 trocares robóticos y uno adicional para la aspiración. Se demarco el limite vesical por vía endoscópica para asegurar márgenes negativos.. El tiempo de consola fue de 1:54hs, tiempo total de cirugía de 2:48hs con un sangrado de 100ml. Evolucionó sin complicaciones con alta a las 48hs. La sonda vesical fue retirada a los 15 días permaneciendo con una capacidad vesical de 300ml al mes de la cirugía. La anatomía patológica informó un adenocarcinoma de uraco pobremente diferenciado con infiltración del tejido fibroadiposo perivesical y márgenes quirúrgicos libres de tumor. Clasificación de Sheldon IIIB y Ontario III. Sin signos de recidiva a los 7 meses de seguimiento. CONCLUSIÓN: La cistectomía parcial con extracción en bloque del uraco y ombligo realizada por vía laparoscópica asistida por robot es factible."
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".