Sacral neuromodulation for detrusor hyperactivity with impaired contractility
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Detrusor hyperactivity with impaired contractility (DHIC) is a challenging condition to manage. Sacral neuromodulation (SNM) is a proven treatment modality for both the individual aspects of DHIC. To date, data reporting the outcome of SNM for DHIC are lacking. MATERIALS AND METHODS: Consecutive patients undergoing SNM for DHIC were followed prospectively, from April 2013 to October 2016. Patient demographics, bladder diaries, subjective response rates, ICIQ-OAB, and PGI-I scores were recorded. Success was defined as greater than 50% improvement in storage symptoms and a 50% improvement in voided volume or reduction of post-void residual volumes. RESULTS: Twenty patients underwent stage 1 trial of SNM for DHIC. Median age was 68.5, IQR (54.25-76.25). Thirteen (65%) patients were female. A total of 14/20 (70%) of patients had a significant treatment response, 9/20 had a response to both elements of DHIC, 4/20 patients had a response to the detrusor overactivity (DO) alone, and 1/20 had a response to the voiding component alone. A total of 12/20 (60%) patients proceeded to insertion of an IPG. At mean follow-up of 17 months, IQR (1.5-35), 11/12 (91.7%) of patients are still using the SNM for DHIC. Median PGI score is 2, IQR (2-4). SNM for DHIC resulted in statistically significant improvements in voided volume (P = 0.016), PVR (P = 0.0296), ICIQ-OAB score (P < 0.0001), and ICIQ-OAB bother score (P = 0.016) CONCLUSION: This is the first study we know of to report the results of SNM for DHIC. SNM is associated with satisfactory success rates, treating both the detrusor hyperactivity, and impaired contractility components of this condition.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».