Impact of preoperative and postoperative membranous urethral length measured by 3 Tesla magnetic resonance imaging on urinary continence recovery after robotic-assisted radical prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We sought to investigate the impact of preoperative and postoperative membranous urethral length (MUL) on urinary continence using 3 Tesla (3T) magnetic resonance imaging (MRI) after robotic-assisted radical prostatectomy (RARP). METHODS: Between 2008 and 2013, 190 men with RARP underwent preoperative and postoperative MRI. Patients who received adjuvant radiotherapy or who were lost to followup were excluded, leaving 186 patients eligible for analysis. Preoperative MUL was estimated from the prostate apex to the penile bulb, while postoperative MUL was estimated from the bladder neck to penile bulb. Patients with no pads or protection were considered to have complete continence. Logistic regression analysis was used to identify predictors associated with urinary incontinence at six and 12 months. RESULTS: Age was commonly associated with urinary incontinence at six and 12 months. In addition, diabetes mellitus (DM) was another factor associated with urinary incontinence at 12 months. When adjusting these variables, preoperative MUL ≤16 mm (95% confidence interval [CI] 1.01-1.14; p=0.022), postoperative MUL ≤14 mm (95% CI 1.16-9.80; p=0.025) and percent change of MUL >18% (95% CI 1.17-7.23; p=0.021) were significantly associated with urinary incontinence at six months. However, at 12 months, preoperative MUL ≤13.5 mm (95% CI 1.85-19.21; p=0.003) and postoperative MUL ≤13 mm (95% CI 1.24-13.84; p=0.021) had impacts on urinary incontinence, but not percent change of MUL. CONCLUSIONS: Preoperative and postoperative MUL were significantly associated with urinary continence recovery after RARP. Therefore, efforts to preserve MUL are highly recommended during surgery for optimal continence outcomes after RARP.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».