35、小儿泌尿外科微创手术:RPLND与LESS的应用与进展

小儿泌尿外科微创手术:RPLND与LESS的应用与进展

1. 保留神经与预防神经损伤

在进行腹膜后淋巴结清扫术(RPLND)时,保留神经的目标是为了让患者保留顺行射精功能。射精功能障碍是该手术已知的并发症,主要是由于腹主动脉旁腰交感神经的节后纤维受损所致。早期的手术中,这种并发症的发生率较高,但随着手术技术和方法的进步,如今这种副作用已较为罕见。

为预防腹主动脉旁交感神经受损,有两种方法:
- 改良模板法 :主要将手术解剖范围限制在患侧,以及对侧原发性肿瘤的肠系膜下动脉上方,从而保留对侧交感神经。
- 神经保留技术 :在解剖区域内识别并保留交感神经链、腹下神经和腹下神经丛的纤维。采用“分离 - 滚动”技术,将淋巴结从交感神经纤维上分离并滚动移除。

这些技术的应用使得顺行射精功能的保留效果良好,儿科和睾丸生殖细胞肿瘤的病例系列显示,射精功能保留率超过 90%。

2. 术后注意事项

手术结束后,患者会拔管并转移到麻醉后护理单元。由于肠道操作较少,患者在恢复早期即可开始进食流食,术后很少使用鼻胃管。术后可能会因交感神经的操作和刺激而出现心动过速,但通常会在几周内自行缓解。一些医生建议患者在术后几周内采用低脂饮食,以降低发生淋巴囊肿的风险,但这一措施的效果尚未得到明确证实。

3. 微创方法的益处、结果与并发症

3.1 益处

  • 手术恢复快 :患者能更快地从手术中恢复。
  • 康复时间短
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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