Does the Radiologic Technologist or the Fluoroscopy Time Affect Treatment Success with Shockwave Lithotripsy?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The minimally invasive nature and effectiveness of shockwave lithotripsy (SWL) has made it one of the primary treatment modalities for urinary tract calculi. Several factors determining the success of SWL treatment have been studied, including stone factors (ie, location, size, and composition) and patient factors (ie, patient habitus and skin-to-stone distance). Our objective was to determine if either the assisting radiologic technologist or the amount of fluoroscopy time used has an impact on SWL success. PATIENTS AND METHODS: We compared the outcome of 536 SWL treatments across three radiologic technologists. We also evaluated the average amount of fluoroscopy time used in treatment success vs failures in this same cohort. The outcomes measured were stone-free and successful fragmentation rate at 2 weeks and 3 months. Successful fragmentation was defined as being either stone free, having residual sand, or with an asymptomatic fragment ≤ 4 mm on radiography of the kidneys, ureters, and bladder. RESULTS: The patients treated by the three different radiologic technologists were comparable with respect to body mass index, stone side and location, presence of ureteral stent, and mean stone area (mm(2)). The stone-free and successful fragmentation rates at 2 weeks and 3 months between the three radiologic technologists were not significantly different. When examining fluoroscopy time, we found a significantly greater mean fluoroscopy time was used in treatments with successful fragmentation at 2 weeks (3.16 min vs 2.72 min, P=0.0001) and 3 months (3.12 min vs 2.75 min, P=0.0015) compared with treatment failures. CONCLUSION: The radiologic technologist did not have a significant impact on SWL treatment outcome at 2 weeks and 3 months. Successful SWL fragmentation at 2 weeks and 3 months, however, was associated with a greater amount of fluoroscopy time, suggesting that using fluoroscopy to ensure accurate targeting during SWL is important for successful fragmentation.
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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 | 0,001 | 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 ».