Comparison of Supracostal <i>Versus</i> Infracostal Percutaneous Nephrolithotomy Using the Novel Prone-Flexed Patient Position
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Percutaneous nephrolithotomy (PCNL) is considered standard therapy for large and complex renal calculi. The optimal patient position and puncture site for collecting system access remains controversial. This purpose of this retrospective review is to analyze our PCNL series with respect to puncture tracts, success, and complications using our novel prone-flexed position. PATIENTS AND METHODS: Perioperative data were collected on consecutive PCNL cases for renal calculi performed in the prone-flexed position from 2004 to 2009. Patient demographic, stone, operative, postoperative, and follow-up data were collected. Successful treatment was defined as stone free or sandlike (≤1 mm) particles visible on CT scan at 3 months. RESULTS: A total of 318 patients, with a mean age of 52.9 years and body mass index of 27.8 kg/m(2), underwent PCNL in the prone-flexed position (57.9% male). Sixteen tracts were above the 11th rib, 138 were above the 12th rib, and 164 were infracostal. Multiple tracts were used in 16 patients. There were no significant differences between patients undergoing supracostal vs infracostal puncture with respect to side, stone area, number of tracts, number of stones, or the presence of staghorn or struvite calculi. Success in the supracostal group (89.8%) was not statistically different from the infracostal group (94.1%), P>0.05. Overall complication rates across groups was low (11.6%), with a significant difference in complications between the supracostal and infracostal puncture groups across Clavien grades, P<0.01. No patients needed blood transfusions or angioembolization. CONCLUSION: Regardless of supracostal or infracostal renal access, our novel prone-flexed position assists with percutaneous renal access and ease of nephrolithotomy, while maintaining excellent success rates and minimizing procedural morbidity.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».