VARIATION IN CLINICAL OUTCOME FOLLOWING SHOCK WAVE LITHOTRIPSY
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We measure and compare operator specific success rates of extracorporeal shock wave lithotripsy (ESWL) performed by 12 urologists in 1 unit to determine interoperator variation. MATERIALS AND METHODS: From January 1, 1994 to September 1, 1997 a total of 5,769 renal and ureteral stones received 9,607 ESWL treatments by 15 urologists with a Dornier MFL 5000 lithotriptor. The 3-month followup data are available for 4,409 stones. Outcome measures consisted of patient demographics, stone characteristics, technical details of lithotripsy, and stone-free and success rates by treating urologists. RESULTS: Treatment results were analyzed for 12 urologists (surgeons A to L) who treated more than 100 stones each, totaling 4,244 with followup information available. Mean stone-free and success rates were 50.6% and 72.3%, respectively. Surgeon A had significantly higher stone-free and success rates of 56.2% and 76.7%, respectively (p<0.05), with treatment results from 877 stones, which was a significantly higher number than others (p<0.05). Significant differences existed in mean number of shocks delivered among urologists (p = 0.0001), with surgeons A and J delivering the highest mean numbers (2,317 and 2,801, respectively). There was no difference in treatment duration (p = 0.75) but variation existed among urologists in terms of mean maximum treatment voltage (p = 0.0001). Mean fluoroscopy time at 4.1 minutes was higher for surgeon A than others (p<0.05). Mean complication rate following ESWL was 4.9% with no difference among urologists (p = 0.175). Re-treatment was required in 21.7% of cases and surgeon A had the lowest rate (15.9%, p<0.05). CONCLUSIONS: We demonstrated clinically and statistically significant intra-institutional differences in success rates following ESWL. The best results were obtained by the urologist who treated the greatest number of patients, used a high number of shocks and had the longest fluoroscopy time. Accurate targeting is crucial when using a lithotriptor, such as the Dornier MFL 5000, with a narrow focal zone of 6.5 mm. in diameter. Other centers should be encouraged to develop similar programs of outcome analysis in an attempt to improve performance.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».