Learning curve for TIP urethroplasty: A single-surgeon experience
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We evaluate the influence of surgeon experience and other clinical factors on the success of primary hypospadias repair, using the tubularized incised plate urethroplasty (TIPU) technique. METHODS: We retrospectively reviewed pediatric cases of primary hypospadias repair performed by a single pediatric urologist (soon after his fellowship training) using TIPU between July 2002 and January 2011. The surgical techniques (including the fact that the procedure was an outpatient one) were the same for each patient. The overall complication rate (CR) was analyzed for the following factors: patient age, use of a stent, meatal position, and surgeon experience. All significant covariates on univariate analysis or with a clinical relevance were entered into a multivariable logistic regression model. A non-linear model was created to estimate the change in the CR over the years. RESULTS: Pediatric patients (median age 1.4 years old) presenting with distal (n = 251), midshaft (n = 22) or proximal (n = 30) hypospadias and with a minimum 6-week follow-up (median 13 months) were included. Most patients (87%) had a urethral stent postoperatively (mean duration 9.8 days). In total, 96 patients had 133 complications: 27 meatal stenosis, 25 meatal coronal migrations, 22 urethrocutaneous fistulas and 59 other complications. Of these, 53 patients underwent a second operation. On multivariate analysis, the only factor increasing the CR was a non-distal meatus. The non-linear model demonstrated a significant learning curve with a decreasing CR over the years. The limitations of this study are its retrospective nature and lack of long-term follow-up. CONCLUSIONS: When using TIPU, the CR significantly increases as the meatal position gets more proximal; the learning curve stabilizes after about 50 to 75 cases.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».