The relationship between bladder wall thickness and lower urinary tract symptoms: Does bladder wall thickness change after alpha-blocker therapy with alfuzosin?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We evaluate the association between lower urinary tract symptoms (LUTS) and bladder wall thickness (BWT) and investigate whether alfuzosin might improve BWT. METHODS: We retrospectively reviewed the data of 164 patients with LUTS. Patients were divided into 2 groups according to BWT (Group 1: BWT ≤5 mm, n = 69; Group 2: BWT >5 mm, n = 95). Age, international prostate symptom score (IPSS), maximum and average urinary flow rates (Qmax and Qave), quality of life (QoL), postvoid residual (PVR) urine volume, prostate volume and prostate-specific antigen (PSA) were compared between the 2 groups. In total, 102 patients underwent transurethral resection of the prostate (TURP) and 62 patients were treated with alfuzosin. We compared BWT, Qmax, Qave, IPSS, QoL, PVR and PSA before and at the sixth month of alfuzosin therapy. A p value of <0.05 was considered statistically significant. RESULTS: The mean BWT of Group 1 was 3.72 ± 0.56 mm and Group 2 was 6.43 ± 1.13 mm. There was a significant difference between the 2 groups in terms of mean Qmax and PVR. There was no statistical difference between the groups in terms of Qave, IPSS, QoL, prostate volume and PSA. There was significant difference between BWT before (6.8 ± 2.1) and after (4.6 ± 1.3) treatment with alfuzosin in 62 patients (p = 0.02). There was a significant difference between pre- and post-treatment values of mean Qmax, Qave, IPSS, QoL score, and PVR with alfuzosin. CONCLUSION: BWT is a non-invasive and effective test to evaluate patients with lower urinary tract obstruction and may be used for showing the effectiveness of alpha-blocker therapy in patients with LUTS.
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».