Percutaneous Nerve Evaluation Test Versus Staged Test Trials for Sacral Neuromodulation: Sensitivity, Specificity, and Predictive Values of Each Technique
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: InterStim device is an U.S. Food and Drug Administration approved minimal invasive therapy for sacral neuromodulation for lower urinary tract dysfunction. Before InterStim implantation, a trial with the appropriate screening tests is required to determine patient therapy eligibility. There are two different techniques for patient screening: percutaneous nerve evaluation (PNE) test and staged test. Few studies have reported success and failure rates for each technique. However, test sensitivity and predictive values of either test have not been studied. The aim of our study was to determine the sensitivity and specificity of each test and to establish a decision algorithm for the most appropriate testing method to be used as a screening test. METHODS: This cross-sectional study was conducted from August 2009 to February 2012 and included patients with lower urinary tract dysfunction who participated in the stimulation test trial. Patients underwent PNE as the first stimulation test, while those who encountered technical difficulty during PNE or electrode migration underwent staged testing. RESULTS: A total of 213 patients, including 172 female and 41 male subjects, underwent PNE. The patients' diagnoses included refractory overactive bladder (47.9%), nonobstructive urinary retention (29.6%), and frequency urgency syndrome (22.1%). A total of 202 patients were screened with PNE and 10 patients with staged testing. Overall sensitivity of PNE was 87.3%, and it was 90% for staged test. PNE specificity was 98.5% as compared to 92.9% for staged test. Positive and negative predictive values for PNE were 99% and 82.1% and for staged test were 90% and 92.9%, respectively. CONCLUSIONS: PNE test has high specificity and positive predictive value. We recommend PNE, a simple office-based, less expensive procedure as the first option for screening.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| 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) | 0,000 | 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 ».