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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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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 | 0,020 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| 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 découle