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.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».