Shockwave Lithotripsy in Patients with Horseshoe Kidney: Determinants of Success
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Horseshoe kidney (HSK) is the most common renal fusion anomaly, with a prevalence of ∼1 in 400 and an incidence of urolithiasis between 20% and 60%. The role of shock wave lithotripsy (SWL) in patients with HSK remains poorly studied. METHODS: Data from all patients treated since January 1994 with a known HSK was reviewed. Analysis was restricted to all patients with a minimum follow-up of 2 weeks after SWL. Success was defined as patients who were stone-free or had asymptomatic, clinically insignificant residual fragments ≤ 4 mm. RESULTS: Data from 41 patients with HSK were analyzed (61 calculi). Mean stone size was 91.3 ± 71.6 mm(2); mean body mass index was 27.1 ± 5.3 kg/m(2). At 3 months, the single-treatment success and stone-free rates were 25.0% and 9.1%, respectively. The overall treatment success rate at 3 months was 63.6%, and the stone-free rate was 39.1%. Little incremental benefit was found for more than two SWL treatments per stone. The auxiliary treatment rate was 72.7%, with an efficiency quotient of 10.5%. On multivariate analysis, stone burden (p = 0.074), other calyceal location (p = 0.026), and body mass index (p = 0.013) were found to be prognostic for SWL success. CONCLUSIONS: Patients with HSK appear to have lower success and stone-free rates after SWL than patients with normal kidneys. This likely has to do with factors such as greater skin-to-stone distance (particularly for calyceal stones) and restricted urinary drainage. SWL may be offered to patients with a HSK once limitations in stone clearance have been considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».