Predictors of Fluoroscopy Time During Percutaneous Nephrolithotomy: Impact of Postgraduate Urology Trainees and S.T.O.N.E. Nephrolithometry Score
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine predictors of fluoroscopy time (FT) during percutaneous nephrolithotomy (PCNL) and assess the impact of urology postgraduate trainees (PGTs) and S.T.O.N.E. nephrolithometry score. METHODS: A retrospective review of patients undergoing PCNL between 2010 and 2013 at a tertiary healthcare center was performed. Patients' demographics, stone characteristics, including S.T.O.N.E. nephrolithometry score, and operative data were compared among PGTs. Predictors of FT were determined using univariate and multivariate models. RESULTS: A total of 103 PCNLs were assisted by 10 PGTs from postgraduate years (PGYs) 4 and 5 (37 [35.9%] and 66 [64.1%] cases, respectively). Sixty percent of patients were males with a mean age of 55.2±1.5 years and a mean body mass index of 26.4±0.5 kg/m(2). The mean S.T.O.N.E. score was 7.7±0.1, with tubeless PCNL in 53 (51.5%) cases. The mean FT was 120±5 seconds, mean operative time was 102±3.5 minutes, and mean length of hospital stay was 4.2±0.34 days. The overall stone-free rate was 72.8%. PGY-5 trainees used significantly less FT than PGY-4 trainees (115±6 seconds vs 130±7 seconds; p=0.04). FT significantly correlated with the number of involved calices (r=0.24; p=0.02), number of punctures (r=0.6; p=0.01), number of tracts (r=0.4; p=0.01), and operative time (r=0.4; p=0.01). In addition, cases with estimated blood loss (EBL) <250 mL were associated with significantly less FT than those with blood loss >250 mL (109±5.1 seconds vs 148.2±10.9 seconds; p=0.001). On multivariate analysis, the number of punctures, EBL, and operative time were found to be independent predictors for FT. However, there was no correlation of FT with the S.T.O.N.E. nephrolithometry score (r=0.16; p=0.1). CONCLUSIONS: The number of punctures, EBL, and operative time were the only independent predictors of prolonged FT during PCNL.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».