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Enregistrement W1889606487

Medical therapy for benign prostatic hyperplasia: a review.

2015· article· en· W1889606487 sur OpenAlexaff
Brandon Van Asseldonk, Jack Barkin, Dean Elterman

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLower urinary tract symptomsOveractive bladderMedical therapyUrologyErectile dysfunctionBenign prostatic hyperplasia (BPH)DiseaseHyperplasiaProstateGynecologyInternal medicineAlternative medicinePathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Benign prostatic hyperplasia (BPH) is a common disease that affects men as they age. Historically the treatment has been primarily surgical in nature, but over the past 25 years significant advances in medical therapy have been made, sparing some men from interventional procedures. MATERIALS AND METHODS: This article highlights the current state-of-the-art with respect to medical therapy for lower urinary tract symptoms secondary to BPH (BPH-LUTS) including a review of landmark studies and recent areas of research in the field. RESULTS: Alpha blockers are considered first line when treating BPH-LUTS in men with small prostates and 5-alpha reductase inhibitors (5-ARIs) are recommended in men with large symptomatic prostates. While, phosphodiesterase-5 (PDE-5) inhibitors are the mainstay of erectile dysfunction therapy, they also play a role in treating BPH-LUTS. If men have persistent irritative storage symptoms after first line BPH therapy then overactive bladder (OAB) medications can be added or substituted. Combination therapies can be used to provide short term symptom relief with long term disease management. CONCLUSIONS: Medical therapy remains the main treatment option for men suffering from BPH-LUTS. Numerous medical options are available that can be tailored to meet the individual's needs depending on their personal and prostate characteristics. An algorithmic approach, as we have defined within this article, can be a helpful guide to this decision-making process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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