Evaluation of the Efficacy and Safety of Laser versus Cold Knife Urethrotomy in the Management of Patients with Urethral Strictures: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Urethral strictures generate great morbidity. Two procedures have been described for their management - laser and cold knife techniques - which are still widely used. We aim to assess the safety and efficacy of laser versus cold knife urethrotomy. MATERIALS AND METHODS: We conducted a systematic search of the literature using MEDLINE, EMBASE, LILACS and Cochrane databases and gray literature. Primary outcomes were urethral stricture recurrence, time-to-recurrence and complication rate. Secondary outcomes were quality of life and maximum urinary flow rate (Qmax). Data analysis was obtained using Review Manager 5.2. RESULTS: Out of 137 publications, 4 articles were included in the meta-analysis. At 3 months, the recurrence rate was similar in both groups (0.55, 95% CI 0.18-1.66), but at 6 and 12 months, it was significantly lower in the laser urethrotomy group (0.39, 95% CI 0.19-0.81 and 0.44, 95% CI 0.26-0.75). The analysis of Qmax at 6 months post-intervention suggested a greater improvement in the laser urethrotomy group. A qualitative analysis showed that complications in both procedures were minor and infrequent. CONCLUSIONS: Laser urethrotomy has a lower recurrence rate at 6 and 12 months compared to cold knife urethrotomy. Complications in both procedures are minor and infrequent. Results should be interpreted cautiously, since they were evaluated only for a short term.
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 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 | 0,017 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».