Worldwide Trends of Urinary Stone Disease Treatment Over the Last Two Decades: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Numerous studies have reported on regional or national trends of stone disease treatment. However, no article has yet examined the global trends of intervention for stone disease. METHODS AND MATERIALS: A systematic review of articles from 1996 to September 2016 for all English language articles reporting on trends of surgical treatment of stone disease was performed. Authors were contacted in the case of data not being clear. If the authors did not reply, data were estimated from graphs or tables. Results were analyzed using SPSS version 21, and trends were analyzed using linear regression. RESULTS: Our systematic review yielded 120 articles, of which 8 were included in the initial review. This reflected outcomes from six countries with available data: United Kingdom, United States, New Zealand, Australia, Canada, and Brazil. Overall ureteroscopy (URS) had a 251.8% increase in total number of treatments performed with the share of total treatments increasing by 17%. While the share of total treatments for percutaneous nephrolithotomy (PCNL) remained static, the share for extracorporeal shockwave lithotripsy and open surgery fell by 14.5% and 12%, respectively. There was significant linear regression between rising trends of total treatments year on year for URS (p < 0.001). CONCLUSION: In the last two decades, the share of total treatment for urolithiasis across the published literature has increased for URS, stable for PCNL, and decreased for lithotripsy and open surgery.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».